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Enregistrement W2784513320 · doi:10.5194/acp-2017-1120

Can sampling biases explain the discrepancies between lower stratospheric water vapour trend estimates derived from the FPH observations at Boulder and a merged zonal mean satellite data set?

2018· article· en· W2784513320 sur OpenAlexaffabout
Stefan Loßow, D. F. Hurst, Karen H. Rosenlof, G. P. Stiller, T. von Clarmann, Sabine Brinkop, M. Dameris, Patrick Jöckel, D. E. Kinnison, Johannes Plieninger, David A. Plummer, Felix Ploeger, W. G. Read, Ellis E. Remsberg, James M. Russell, Mengchu Tao

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric Ozone and Climate
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesClimate Program OfficeEarth Sciences DivisionNational Oceanic and Atmospheric AdministrationNational Aeronautics and Space AdministrationEuropean Space AgencyDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésStratosphereEnvironmental scienceAtmosphere (unit)Atmospheric sciencesClimatologyMicrowave Limb SounderTroposphereTropopauseSatelliteAltitude (triangle)Water vaporAtmospheric modelClimate modelMeteorologyClimate changeGeologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Trend estimates with different signs are reported in the literature for lower stratospheric water vapour considering the time period between the late 1980s and 2010. The NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration) frost point hygrometer (FPH) observations at Boulder (Colorado, 40.0° N, 105.2° W) indicate positive trends (about 0.12 ppmv decade−1–0.45 ppmv decade−1). Contrary, negative trends (approximately −0.15 ppmv decade−1–−0.05 ppmv decade−1) are derived from a merged zonal mean satellite data set for a latitude band around the Boulder latitude. Overall, the trend differences between the two data sets range from about 0.25 ppmv decade−1 to 0.45 ppmv decade−1, depending on altitude. A possible explanation for these discrepancies is a different temporal behaviour at Boulder and the zonal mean, which simply indicates a sampling bias. In this work we investigate trend differences between Boulder and the zonal mean using primarily simulations from ECHAM/MESSy (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts Hamburg/Modular Earth Submodel System) Atmospheric Chemistry (EMAC), WACCM (Whole Atmosphere Community Climate Model), CMAM (Canadian Middle Atmosphere Model) and CLaMS (Chemical Lagrangian Model of the Stratosphere). On shorter time scales we address this aspect also based on satellite observations from UARS/HALOE (Upper Atmosphere Research Satellite/Halogen Occultation Experiment), Envisat/MIPAS (Environmental Satellite/Michelson Interferometer for Passive Atmospheric Sounding) and Aura/MLS (Microwave Limb Sounder). Overall, both the simulations and observations exhibit trend differences between Boulder and the zonal mean. The differences are dependent on altitude and the time period considered. The model simulations indicate only small trend differences between Boulder and the zonal mean for the time period between the late 1980s and 2010. These are clearly not sufficient to explain the discrepancies between the trend estimates derived from the FPH observations and the merged zonal mean satellite data set. Unless the simulations underrepresent variability or the trend differences originate from smaller spatial and temporal scales than resolved by the model simulations, trends at Boulder for this time period should be quite representative also for the zonal mean and even other latitude bands. Trend differences for a decade of data are larger and need to be kept in mind when comparing results for Boulder and the zonal mean on this time scale. Beyond that, we find that the trend estimates for the time period between the late 1980s and 2010 also significantly differ among the simulations. They are larger than those derived from the merged satellite data set and smaller than the trend estimates derived from the FPH observations.

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)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,121

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,135
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,149 · 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'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

Citations4
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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