Assessment of the interannual variability and influence of the QBO and upwelling on tracer–tracer distributions of N <sub>2</sub> O and O <sub>3</sub> in the tropical lower stratosphere
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. A modified form of tracer–tracer correlations of N2O and O3 has been used as a tool for the evaluation of atmospheric photochemical models. Applying this method, monthly averages of N2O and O3 are derived for both hemispheres by partitioning the data into altitude (or potential temperature) bins and then averaging over a fixed interval of N2O. In a previous study, the method has been successfully applied to the evaluation of two chemical transport models (CTMs) and one chemistry–climate model (CCM) using a 1 yr climatology derived from the Odin Sub-Millimetre Radiometer (Odin/SMR). However, the applicability of a 1 yr climatology of monthly averages of N2O and O3 has been questioned due to the inability of some CCMs to simulate a specific year for the evaluation of CCMs. In this study, satellite measurements from Odin/SMR, the Aura Microwave Limb Sounder (Aura/MLS), the Michelson Interferometer for Passive Atmospheric Sounding on ENVISAT (ENVISAT/MIPAS), and the Cryogenic Infrared Spectrometers and Telescopes for the Atmosphere (CRISTA-1 and CRISTA-2) as well as model simulations from the Whole Atmosphere Community Climate Model (WACCM) are considered. By using seven to eight years of satellite measurements derived between 2003 and 2010 from Odin/SMR, Aura/MLS, ENVISAT/MIPAS and six years of model simulations from WACCM, the interannual variability of lower stratospheric monthly averages of N2O and O3 is assessed. It is shown that the interannual variability of the monthly averages of N2O and O3 is low, and thus can be easily distinguished from model deficiencies. Furthermore, it is investigated why large differences are found between Odin/SMR observations and model simulations from the Karlsruhe Simulation Model of the Middle Atmosphere (KASIMA) and the atmospheric general circulation model ECHAM5/Messy1 for the Northern and Southern Hemisphere tropics (0° to 30° N and 0° to −30° S, respectively). The differences between model simulations and observations are most likely caused by an underestimation of the quasi-biennial oscillation and tropical upwelling by the models as well as due to biases and/or instrument noise from the satellite instruments. A realistic consideration of the QBO in the model reduces the differences between model simulation and observations significantly. Finally, an intercomparison between Odin/SMR, Aura/MLS, ENVISAT/MIPAS and WACCM was performed. The comparison shows that these data sets are generally in good agreement, although some known biases of the data sets are clearly visible in the monthly averages. Nevertheless, the differences caused by the uncertainties of the satellite data sets are sufficiently small and can be clearly distinguished from model deficiencies. Thus, the method applied in this study is not only a valuable tool for model evaluation, but also for satellite data intercomparisons.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».