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Enregistrement W2620162105 · doi:10.5194/acp-18-11323-2018

The representation of solar cycle signals in stratospheric ozone – Part 2: Analysis of global models

2018· article· en· W2620162105 sur OpenAlexaff
Amanda C. Maycock, Katja Matthes, Susann Tegtmeier, Hauke Schmidt, Rémi Thiéblemont, L. L. Hood, Hideharu Akiyoshi, Slimane Bekki, Makoto Deushi, Patrick Jöckel, Oliver Kirner, Markus Kunze, Marion Marchand, D. R. Marsh, Martine Michou, David A. Plummer, Laura E. Revell, Eugene Rozanov, Andrea Stenke, Y. Yamashita, Kohei Yoshida

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric Ozone and Climate
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesFP7 Ideas: European Research CouncilEuropean Research CouncilNatural Environment Research CouncilScheme for Promotion of Academic and Research CollaborationBundesministerium für Bildung und ForschungOffice of ScienceGEOMAR Helmholtz-Zentrum für Ozeanforschung KielAgence Nationale de la RechercheSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungU.S. Department of EnergyDeutsches KlimarechenzentrumNational Oceanic and Atmospheric AdministrationSight Research UKEnvironmental Restoration and Conservation AgencyNational Center for Atmospheric ResearchNational Science Foundation
Mots-clésCoupled model intercomparison projectOzoneEnvironmental scienceAtmospheric sciencesStratosphereClimatologyOzone layerClimate modelDatabaseSolar cycleLatitudeSolar irradianceMeteorologyClimate changeComputer scienceGeographyGeologyPhysicsPlasma

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. The impact of changes in incoming solar irradiance on stratospheric ozone abundances should be included in climate simulations to aid in capturing the atmospheric response to solar cycle variability. This study presents the first systematic comparison of the representation of the 11-year solar cycle ozone response (SOR) in chemistry–climate models (CCMs) and in pre-calculated ozone databases specified in climate models that do not include chemistry, with a special focus on comparing the recommended protocols for the Coupled Model Intercomparison Project Phase 5 and Phase 6 (CMIP5 and CMIP6). We analyse the SOR in eight CCMs from the Chemistry–Climate Model Initiative (CCMI-1) and compare these with results from three ozone databases for climate models: the Bodeker Scientific ozone database, the SPARC/Atmospheric Chemistry and Climate (AC&C) ozone database for CMIP5 and the SPARC/CCMI ozone database for CMIP6. The peak amplitude of the annual mean SOR in the tropical upper stratosphere (1–5 hPa) decreases by more than a factor of 2, from around 5 to 2 %, between the CMIP5 and CMIP6 ozone databases. This substantial decrease can be traced to the CMIP5 ozone database being constructed from a regression model fit to satellite and ozonesonde measurements, while the CMIP6 database is constructed from CCM simulations. The SOR in the CMIP6 ozone database therefore implicitly resembles the SOR in the CCMI-1 models. The structure in latitude of the SOR in the CMIP6 ozone database and CCMI-1 models is considerably smoother than in the CMIP5 database, which shows unrealistic sharp gradients in the SOR across the middle latitudes owing to the paucity of long-term ozone measurements in polar regions. The SORs in the CMIP6 ozone database and the CCMI-1 models show a seasonal dependence with enhanced meridional gradients at mid- to high latitudes in the winter hemisphere. The CMIP5 ozone database does not account for seasonal variations in the SOR, which is unrealistic. Sensitivity experiments with a global atmospheric model without chemistry (ECHAM6.3) are performed to assess the atmospheric impacts of changes in the representation of the SOR and solar spectral irradiance (SSI) forcing between CMIP5 and CMIP6. The larger amplitude of the SOR in the CMIP5 ozone database compared to CMIP6 causes a likely overestimation of the modelled tropical stratospheric temperature response between 11-year solar cycle minimum and maximum by up to 0.55 K, or around 80 % of the total amplitude. This effect is substantially larger than the change in temperature response due to differences in SSI forcing between CMIP5 and CMIP6. The results emphasize the importance of adequately representing the SOR in global models to capture the impact of the 11-year solar cycle on the atmosphere. Since a number of limitations in the representation of the SOR in the CMIP5 ozone database have been identified, we recommend that CMIP6 models without chemistry use the CMIP6 ozone database and the CMIP6 SSI dataset to better capture the climate impacts of solar variability. The SOR coefficients from the CMIP6 ozone database are published with this paper.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,681
Score d'incertitude au seuil0,955

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,225 · 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 tête enseignante, 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

Citations35
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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