Carbon dioxide trends in the mesosphere and lower thermosphere
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We investigated trends of carbon dioxide (CO2) in the upper atmosphere, using data from the Atmosphere Chemistry Experiment Fourier Transform Spectrometer and from the Sounding of the Atmosphere using Broadband Emission Radiometry. Recent analyses of these measurements had indicated that CO2 above approximately 90 km appeared to be increasing about twice as fast as it was in the lower atmosphere. Models could not reproduce this differential CO2 trend, calculating instead that the proportional CO2 increase is approximately constant with altitude. We found three issues with the methodologies used to derive trends from CO2 profiles: the way that seasonal changes and sampling are accounted for in the analysis, referred to as deseasonalizing; the registration of profiles in pressure versus altitude coordinates; and data quality indicators. Each of these can have significant effects on the derivation of trends. We applied several deseasonalizing procedures, using both pressure and altitude coordinates, also used a time series fit without deseasonalizing, and applied data quality filters. The derived trends were approximately constant with pressure or altitude, about 5.5% per decade, consistent with lower atmosphere CO2 trends, and consistent with model calculations. We conclude that the difference between the trend of CO2 above the CO2 homopause and the trend in the lower, well‐mixed atmosphere is not statistically significant.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».