Trends From the Long-Term Data Record and Models: What do They Tell us About our Ability to Predict Ozone Recovery?
Notice bibliographique
Résumé
Our industrial society has performed an experiment on the stratospheric ozone layer over the last several decades. The initial part of this experiment was the rapidly increasing release of halogen-containing compounds that carry chlorine and bromine to the stratosphere where they can cause a loss of ozone. The present part of this experiment is the implementation of the Montreal Protocol, which has led to a leveling off of these halogen compounds and the beginning of their slow removal from the atmosphere. The observation and attribution of ozone response to the halogens has been a particularly important and difficult task because of the impact of solar cycle uv variation, two major volcanic eruptions (El Chichon and Pinatubo), and interannual dynamic variability of the stratosphere. We have run 3 different simulations of the chemistry and transport of ozone and the minor constituents that affect ozone to help evaluate our understanding of the causes of ozone change and to assess our ability to predict ozone recovery with the removal of halogens from the stratosphere. One simulation, using the Goddard chemical transport model (CTM), had interannual variability in the dynamics for the entire 50 years of simulation, which included the past 3 decades (1974-2004) and the next 2 decades to 2022. The other two simulations used the Global Modeling Initiative (GMI) CTM with no dynamical variability: one used a the winds and temperatures from a repeating warm Arctic winter and the other used a repeating cold Arctic winter. All simulations included the effects of aerosol surfaces from volcanic eruptions on chemical reactions as well as the variation in UV over the 11-year solar cycle.
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 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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».