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Enregistrement W2802223697 · doi:10.1002/2017jd027398

On the Climate Impacts of Upper Tropospheric and Lower Stratospheric Ozone

2017· article· en· W2802223697 sur OpenAlexaff
Yi Huang, Yongyun Hu

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Atmospheres · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric Ozone and Climate
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésStratosphereTropopauseEnvironmental scienceAtmospheric sciencesRadiative forcingOzoneClimatologyTroposphereWater vaporOzone layerForcing (mathematics)Climate modelClimate changeAerosolMeteorologyGeographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The global warming simulations of the general circulation models (GCMs) are generally performed with different ozone prescriptions. We find that the differences in ozone distribution, especially in the upper tropospheric and lower stratospheric (UTLS) region, account for important model discrepancies shown in the ozone‐only historical experiment of the Coupled Model Intercomparison Project Phase 5 (CMIP5). These discrepancies include global high cloud fraction, stratospheric temperature, and stratospheric water vapor. Through a set of experiments conducted by an atmospheric GCM with contrasting UTLS ozone prescriptions, we verify that UTLS ozone not only directly radiatively heats the UTLS region and cools the upper parts of the stratosphere but also strongly influences the high clouds due to its impact on relative humidity and static stability in the UTLS region and the stratospheric water vapor due to its impact on the tropical tropopause temperature. These consequences strongly affect the global mean effective radiative forcing of ozone, as noted in previous studies. Our findings suggest that special attention should be paid to the UTLS ozone when evaluating the climate effects of ozone depletion in the 20th century and recovery in the 21st century. UTLS ozone difference may also be important for understanding the intermodel discrepancy in the climate projections of the CMIP6 GCMs in which either prescribed or interactive ozone is used.

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)0,001
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 enseignants0,135
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,277 · 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

Citations53
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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