Cloud Longwave Scattering Effect and Its Impact on Climate Simulation
Notice bibliographique
Résumé
The cloud longwave (LW) scattering effect has been ignored in most current climate models. To investigate its climate impact, we apply an eight-stream DIScrete Ordinates Radiative Transfer (DISORT) scheme to include the cloud LW scattering in the General circulation model version of the LongWave Rapid Radiative Transfer Model (RRTMG_LW) and the Community Atmospheric Model Version 5 (CAM5). Results from the standalone RRTMG_LW and from diagnostic runs of CAM5 (no climate feedback) show that the cloud LW scattering reduces the upward flux at the top of the atmosphere and leads to an extra warming effect in the atmosphere. In the interactive runs with climate feedback included in CAM5, the cloud LW scattering effect is amplified by the water vapor-temperature feedback in a warmer atmosphere and has substantial influences on cloud fraction and specific humidity. The thermodynamic feedbacks are more significant in the northern hemisphere and the resulting meridional temperature gradient is different between the two hemispheres, which strengthens the southern branch of Hadley circulation, and modulates the westerly jet near 50° S and the upper part of Walker circulation. Our study concludes that the cloud LW scattering effect could have complex impacts on the global energy budget and shall be properly treated in future climate models.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».