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Enregistrement W2343182715 · doi:10.5194/acp-17-1791-2017

Two mechanisms of stratospheric ozone loss in the Northern Hemisphere, studied using data assimilation of Odin/SMR atmospheric observations

2017· article· en· W2343182715 sur OpenAlexfundno aff
Kazutoshi Sagi, Kristell Pérot, D. Murtagh, Yvan Orsolini

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric Ozone and Climate
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Space AgencyCentre National d’Etudes SpatialesEuropean Space AgencyNorges ForskningsrådTekesUniversity of Leeds
Mots-clésStratosphereOzone depletionAtmospheric sciencesEnvironmental scienceOzone layerOzoneClimatologyNorthern HemisphereArcticPolar vortexData assimilationMeteorologyGeologyOceanographyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Observations from the Odin/Sub-Millimetre Radiometer (SMR) instrument have been assimilated into the DIAMOND model (Dynamic Isentropic Assimilation Model for OdiN Data), in order to estimate the chemical ozone (O3) loss in the stratosphere. This data assimilation technique is described in Sagi and Murtagh (2016), in which it was used to study the inter-annual variability in ozone depletion during the entire Odin operational time and in both hemispheres. Our study focuses on the Arctic region, where two O3 destruction mechanisms play an important role, involving halogen and nitrogen chemical families (i.e. NOx = NO and NO2), respectively. The temporal evolution and geographical distribution of O3 loss in the low and middle stratosphere have been investigated between 2002 and 2013. For the first time, this has been done based on the study of a series of winter–spring seasons over more than a decade, spanning very different dynamical conditions. The chemical mechanisms involved in O3 depletion are very sensitive to thermal conditions and dynamical activity, which are extremely variable in the Arctic stratosphere. We have focused our analysis on particularly cold and warm winters, in order to study the influence this has on ozone loss. The winter 2010/11 is considered as an example for cold conditions. This case, which has been the subject of many studies, was characterised by a very stable vortex associated with particularly low temperatures, which led to an important halogen-induced O3 loss occurring inside the vortex in the lower stratosphere. We found a loss of 2.1 ppmv at an altitude of 450 K in the end of March 2011, which corresponds to the largest ozone depletion in the Northern Hemisphere observed during the last decade. This result is consistent with other studies. A similar situation was observed during the winters 2004/05 and 2007/08, although the amplitude of the O3 destruction was lower. To study the opposite situation, corresponding to a warm and unstable winter in the stratosphere, we performed a composite calculation of four selected cases, 2003/04, 2005/06, 2008/09 and 2012/13, which were all affected by a major mid-winter sudden stratospheric warming event, related to particularly high dynamical activity. We have shown that such conditions were associated with low O3 loss below 500 K (approximately 20 km), while O3 depletion in the middle stratosphere, where the role of NOx-induced destruction processes prevails, was particularly important. This can mainly be explained by the horizontal mixing of NOx-rich air from lower latitudes with vortex air that takes place in case of strongly disturbed dynamical situation. In this manuscript, we show that the relative contribution of O3 depletion mechanisms occurring in the lower or in the middle stratosphere is significantly influenced by dynamical and thermal conditions. We provide confirmation that the O3 loss driven by nitrogen oxides and triggered by stratospheric warmings can outweigh the effects of halogens in the case of a dynamically unstable Arctic winter. This is the first time that such a study has been performed over a long period of time, covering more than 10 years of observations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,131

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,218 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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