Climate and health implications of future aerosol emission scenarios
Notice bibliographique
Résumé
Anthropogenic aerosols have a net cooling effect on climate and also cause adverse health effects by degrading air quality. In this global-scale sensitivity study, we used a combination of the aerosol-climate model ECHAM-HAMMOZ and the University of Victoria Earth System Climate Model to assess the climate and health effects of aerosols emissions from three Representative Concentration Pathways (RCP2.6, RCP4.5, and RCP8.5) and two new (LOW and HIGH) aerosol emission scenarios derived from RCP4.5, but that span a wider spectrum of possible future aerosol emissions. All simulations had CO 2 emissions and greenhouse gas forcings from RCP4.5. Aerosol forcing declined similarly in the standard RCP aerosol emission scenarios: the aerosol effective radiative forcing (ERF) decreased from -1.3 W m -2 in 2005 to between -0.1 W m -2 and -0.4 W m -2 in 2100. The differences in ERF were substantially larger between LOW (-0.02 W m -2 in 2100) and HIGH (-0.8 W m -2 ) scenarios. The global mean temperature difference between the simulations with standard RCP aerosol emissions was less than 0.18 C, whereas the difference between LOW and HIGH reached 0.86 C in 2061. In LOW, the rate of warming peaked at 0.48 C per decade in the 2030s, whereas in HIGH it was the lowest of all simulations and never exceeded 0.23 C per decade. Using present-day population density and baseline mortality rates for all scenarios, PM 2.5 -induced premature mortality was 2 371 800 deaths per year in 2010 and 525 700 in 2100 with RCP4.5 aerosol emissions; in HIGH, the premature mortality reached its maximum value of 2 780 800 deaths per year in 2030, whereas in LOW the premature mortality at 2030 was below 299 900 deaths per year. Our results show potential trade-offs in aerosol mitigation with respect to climate change and public health as ambitious reduction of aerosol emissions considerably increased warming while decreasing mortality.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 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 ».