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Enregistrement W2808708029 · doi:10.5194/acp-2018-525

Ultraviolet Radiation modelling using output from the ChemistryClimate Model Initiative

2018· article· en· W2808708029 sur OpenAlexaff
Kévin Lamy, Thierry Portafaix, Béatrice Josse, Colette Brogniez, Sophie Godin‐Beekmann, Hassan Benchérif, Laura E. Revell, Hideharu Akiyoshi, Slimane Bekki, Michaela I. Hegglin, Patrick Jöckel, Oliver Kirner, Virginie Marécal, Olaf Morgenstern, Andrea Stenke, Guang Zeng, Nathan Luke Abraham, Alexander T. Archibald, Neil Butchart, Martyn P. Chipperfield, Glauco Di Genova, Makoto Deushi, Sandip Dhomse, Rong‐Ming Hu, Douglas E. Kinnison, Martine Michou, Fiona M. O’Connor, Luke D. Oman, Giovanni Pitari, David A. Plummer, J. A. Pyle, Eugene Rozanov, David Saint‐Martin, Kengo Sudo, Taichu Y. Tanaka, Daniele Visioni, Kohei Yoshida

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric Ozone and Climate
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesJapan Agency for Marine-Earth Science and TechnologyMarsden FundGoddard Space Flight CenterCenter for Neuroscience and Regenerative MedicineScheme for Promotion of Academic and Research CollaborationCentre National de la Recherche ScientifiqueBundesministerium für Bildung und ForschungNational Aeronautics and Space AdministrationBranco Weiss Fellowship – Society in ScienceEuropean CommissionNational Science FoundationRoyal SocietyUniversité de La RéunionCentre National d’Etudes SpatialesSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungMet OfficeDeutsches KlimarechenzentrumDepartment for Environment, Food and Rural Affairs, UK Government
Mots-clésNorthern HemisphereAtmospheric sciencesOzone Monitoring InstrumentSouthern HemisphereClimatologyEnvironmental scienceLatitudeTropospheric ozoneOzoneRepresentative Concentration PathwaysClimate modelClimate changeTroposphereMeteorologyGeographyPhysicsGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We have derived values of the Ultraviolet Index (UVI) at solar noon using the Tropospheric Ultraviolet Model (TUV) driven by ozone, temperature and aerosol fields from climate simulations of the first phase of the Chemistry-Climate Model Initiative (CCMI-1). Since clouds remain one of the largest uncertainties in climate projections, we simulated only the clear-sky UVI. We compared the modelled UVI climatologies against present-day climatological values of UVI derived from both satellite data (the OMI-Aura OMUVBd product) and ground-based measurements (from the NDACC network). Depending on the region, relative differences between the UVI obtained from CCMI/TUV calculations and the ground-based measurements ranged between -5.9% and 10.6%. We then calculated the UVI evolution throughout the 21st century for the four Representative Concentration Pathways (RCPs 2.6, 4.5, 6.0 and 8.5). Compared to 1960s values, we found an average increase in the UVI in 2100 (of 2-4%) in the tropical belt (30°N-30°S). For the mid-latitudes, we observed a 1.8 to 3.4 % increase in the Southern Hemisphere for RCP 2.6, 4.5 and 6.0, and found a 2.3% decrease in RCP 8.5. Higher increases in UVI are projected in the Northern Hemisphere except for RCP 8.5. At high latitudes, ozone recovery is well identified and induces a complete return of mean UVI levels to 1960 values for RCP 8.5 in the Southern Hemisphere. In the Northern Hemisphere, UVI levels in 2100 are higher by 0.5 to 5.5% for RCP 2.6, 4.5 and 6.0 and they are lower by 7.9% for RCP 8.5. We analysed the impacts of greenhouse gases (GHGs) and ozone-depleting substances (ODSs) on UVI from 1960 by comparing CCMI sensitivity simulations (1960-2100) with fixed GHGs or ODSs at their respective 1960 levels. As expected with ODS fixed at their 1960 levels, there is no large decrease in ozone levels and consequently no sudden increase in UVI levels. With fixed GHG, we observed a delayed return of ozone to 1960 values, with a corresponding pattern of change observed on UVI, and looking at the UVI difference between 2090s values and 1960s values, we found an 8 % increase in the tropical belt during the summer of each hemisphere. Finally we show that, while in the Southern Hemisphere the UVI is mainly driven by total ozone column, in the Northern Hemisphere both total ozone column and aerosol optical depth drive UVI levels, with aerosol optical depth having twice as much influence on the UVI as total ozone column does.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,151
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,185 · 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'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

Citations27
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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