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Enregistrement W2611933393 · doi:10.5194/acp-17-10675-2017

An update on ozone profile trends for the period 2000 to 2016

2017· article· en· W2611933393 sur OpenAlexaff
Wolfgang Steinbrecht, L. Froidevaux, R. A. Fuller, Ray H. J. Wang, John Anderson, Chris Roth, Adam Bourassa, D. A. Degenstein, Robert Damadeo, J. M. Zawodny, S. M. Frith, Richard McPeters, P. K. Bhartia, Jeannette Wild, Craig S. Long, Sean Davis, Karen H. Rosenlof, Viktoria Sofieva, Kaley A. Walker, N. Rahpoe, Alexei Rozanov, Mark Weber, Alexandra Laeng, T. von Clarmann, G. P. Stiller, N. A. Kramarova, Sophie Godin‐Beekmann, Thierry Leblanc, Richard Querel, D. P. J. Swart, Ian Boyd, Klemens Hocke, Niklaus Kämpfer, Eliane Maillard Barras, Lorena Moreira, Gerald E. Nedoluha, Corinne Vigouroux, Thomas Blumenstock, Matthias Schneider, Omaira García, Nicholas Jones, Emmanuel Mahieu, Dan Smale, Michael Kotkamp, John Robinson, Irina Petropavlovskikh, Neil Harris, Birgit Haßler, Daan Hubert, Fiona Tummon

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric Ozone and Climate
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesJet Propulsion LaboratoryCentre National de la Recherche ScientifiqueNational Oceanic and Atmospheric AdministrationSight Research UKCalifornia Institute of TechnologyNational Aeronautics and Space AdministrationNatural Environment Research CouncilCentre National d’Etudes SpatialesSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science Foundation
Mots-clésOzoneStratosphereAtmospheric sciencesEnvironmental scienceAltitude (triangle)LatitudeClimatologyOzone layerMeteorologyGeographyGeologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Ozone profile trends over the period 2000 to 2016 from several merged satellite ozone data sets and from ground-based data measured by four techniques at stations of the Network for the Detection of Atmospheric Composition Change indicate significant ozone increases in the upper stratosphere, between 35 and 48 km altitude (5 and 1 hPa). Near 2 hPa (42 km), ozone has been increasing by about 1.5 % per decade in the tropics (20° S to 20° N), and by 2 to 2.5 % per decade in the 35 to 60° latitude bands of both hemispheres. At levels below 35 km (5 hPa), 2000 to 2016 ozone trends are smaller and not statistically significant. The observed trend profiles are consistent with expectations from chemistry climate model simulations. This study confirms positive trends of upper stratospheric ozone already reported, e.g., in the WMO/UNEP Ozone Assessment 2014 or by Harris et al. (2015). Compared to those studies, three to four additional years of observations, updated and improved data sets with reduced drift, and the fact that nearly all individual data sets indicate ozone increase in the upper stratosphere, all give enhanced confidence. Uncertainties have been reduced, for example for the trend near 2 hPa in the 35 to 60° latitude bands from about ±5 % (2σ) in Harris et al. (2015) to less than ±2 % (2σ). Nevertheless, a thorough analysis of possible drifts and differences between various data sources is still required, as is a detailed attribution of the observed increases to declining ozone-depleting substances and to stratospheric cooling. Ongoing quality observations from multiple independent platforms are key for verifying that recovery of the ozone layer continues as expected.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,230 · 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'étudeObservationnel
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

Citations206
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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