Notice bibliographique
Résumé
Over the past decade, substantial progress has been made in improving our understanding of surface albedo feedbacks, where changes in surface albedo from warming (cooling) can cause increases (decreases) in absorbed solar radiation, amplifying the initial warming (cooling). The goal of this review is to synthesize and assess recent research into the feedback caused by changing continental snow cover, or snow albedo feedback (SAF). Four main topics are evaluated: (i) the importance of SAF to the global energy budget, (ii) estimates of SAF from various data sources, (iii) factors influencing the spread in SAF, and (iv) outstanding issues related to our understanding of the physical processes that control SAF (and their uncertainties). SAF is found to exert a small influence on a global scale, with amplitude of ∼ 0.1 Wm −2 K −1 , roughly 7% of the strength of water vapor feedback. However, SAF is an important driver of regional climate change over Northern Hemisphere (NH) extratropical land, where observation-based estimates show a peak feedback of around 1% decrease in surface albedo per degree of warming during spring. Viewed collectively, the current generation of climate models represent this process accurately, but several models still use outdated parameterizations of snow and surface albedo that contribute to biases that impact the simulation of SAF. This discussion serves to synthesize and evaluate previously published literature, while highlighting promising directions being taken at the forefront of research such as high resolution modeling and the use of large ensembles.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».