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Enregistrement W2346170627 · doi:10.1002/2015jd024447

An idealized stratospheric model useful for understanding differences between long‐lived trace gas measurements and global chemistry‐climate model output

2016· article· en· W2346170627 sur OpenAlexafffundabout
Eric Ray, F. L. Moore, Karen H. Rosenlof, David A. Plummer, Felicia Kolonjari, Kaley A. Walker

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Atmospheres · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric Ozone and Climate
Établissements canadiensUniversity of TorontoEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesCanadian Space AgencyNational Oceanic and Atmospheric Administration
Mots-clésTrace gasStratosphereReplicateAtmospheric modelTRACE (psycholinguistics)Environmental scienceClimate modelAtmospheric sciencesExtratropical cycloneGeneral Circulation ModelTropicsClimatologyMeteorologyGeologyClimate changeMathematicsPhysicsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We use a modified version of the tropical leaky pipe (TLP) model of the stratosphere to explore how well an idealized model can (1) reproduce global chemistry‐climate model (CCM) output and (2) constrain transport characteristics necessary to replicate measurements of long‐lived trace gases. The version of the TLP model we use includes the simulation of long‐lived trace gases, such as SF6and CO2, as well as photochemically active trace gases such as CFC‐11, CFC‐12, and N2O. The TLP model was found to accurately replicate trace gas output from the Canadian Middle Atmosphere Model (CMAM) for time‐averaged profiles in the tropics and each extratropical region. Given confidence that the TLP model represents the basic transport features in CMAM we then used the TLP model to interpret differences between CMAM output and measurements from the Atmospheric Chemistry Experiment and balloons. The TLP model is shown to uniquely determine residual mean circulation and recirculation (mixing between the extratropics and tropics) changes necessary for CMAM to more accurately simulate the measurements. Such guidance on these transport parameters is novel due to the relatively high precision and the simultaneous derivation of important parameters, as compared to previous studies. The TLP model can ideally be used as a bridge between measurements and CCMs to potentially allow more targeted modification of the CCMs than would otherwise be possible.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,086

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,176
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,171 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations13
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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