Dispersion bias, dispersion effect, and the aerosol–cloud conundrum
Notice bibliographique
Résumé
This work examines the influences of relative dispersion (the ratio of the standard deviation to the mean radius of the cloud droplet size distribution) on cloud albedo and cloud radiative forcing, derives an analytical formulation that accounts explicitly for the contribution from droplet concentration and relative dispersion, and presents a new approach to parameterize relative dispersion in climate models. It is shown that inadequate representation of relative dispersion in climate models leads to an overestimation of cloud albedo, resulting in a negative bias of global mean shortwave cloud radiative forcing that can be comparable to the warming caused by doubling CO 2 in magnitude, and that this dispersion bias is likely near its maximum for ambient clouds. Relative dispersion is empirically expressed as a function of the quotient between cloud liquid water content and droplet concentration (i.e., water per droplet), yielding an analytical formulation for the first aerosol indirect effect. Further analysis of the new expression reveals that the dispersion effect not only offsets the cooling from the Twomey effect, but is also proportional to the Twomey effect in magnitude. These results suggest that unrealistic representation of relative dispersion in cloud parameterization in general, and evaluation of aerosol indirect effects in particular, is at least in part responsible for several outstanding puzzles of the aerosol–cloud conundrum: for example, overestimation of cloud radiative cooling by climate models compared to satellite observations; large uncertainty and discrepancy in estimates of the aerosol indirect effect; and the lack of interhemispheric difference in cloud albedo.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».