MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2786140770 · doi:10.1088/1748-9326/aaa511

Climate and health implications of future aerosol emission scenarios

2018· article· en· W2786140770 sur OpenAlexafffund
Antti‐Ilari Partanen, Jean‐Sébastien Landry, H. Damon Matthews

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Research Letters · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensUniversité de SherbrookeConcordia University
Organismes subventionnairesLuonnontieteiden ja Tekniikan Tutkimuksen ToimikuntaEmil Aaltosen SäätiöCompute CanadaMcGill UniversityUniversity of VictoriaNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAerosolRadiative forcingEnvironmental scienceAtmospheric sciencesClimatologyClimate modelGreenhouse gasClimate changeRepresentative Concentration PathwaysPopulationForcing (mathematics)MeteorologyGeographyPhysicsEnvironmental healthEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,574
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,317 · 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.

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

Citations46
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEnvironmental Research LettersMême sujetAir Quality and Health ImpactsTravaux en français237 207