Rapid Adjustments Cause Weak Surface Temperature Response to Increased Black Carbon Concentrations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We investigate the climate response to increased concentrations of black carbon (BC), as part of the Precipitation Driver Response Model Intercomparison Project (PDRMIP). A tenfold increase in BC is simulated by nine global coupled‐climate models, producing a model median effective radiative forcing of 0.82 (ranging from 0.41 to 2.91) W m −2 , and a warming of 0.67 (0.16 to 1.66) K globally and 1.24 (0.26 to 4.31) K in the Arctic. A strong positive instantaneous radiative forcing (median of 2.10 W m −2 based on five of the models) is countered by negative rapid adjustments (−0.64 W m −2 for the same five models), which dampen the total surface temperature signal. Unlike other drivers of climate change, the response of temperature and cloud profiles to the BC forcing is dominated by rapid adjustments. Low‐level cloud amounts increase for all models, while higher‐level clouds are diminished. The rapid temperature response is particularly strong above 400 hPa, where increased atmospheric stabilization and reduced cloud cover contrast the response pattern of the other drivers. In conclusion, we find that this substantial increase in BC concentrations does have considerable impacts on important aspects of the climate system. However, some of these effects tend to offset one another, leaving a relatively small median global warming of 0.47 K per W m −2 —about 20% lower than the response to a doubling of CO 2 . Translating the tenfold increase in BC to the present‐day impact of anthropogenic BC (given the emissions used in this work) would leave a warming of merely 0.07 K.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».