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Enregistrement W2888165421 · doi:10.1175/jcli-d-17-0821.1

Influence of Surface Topography on the Critical Carbon Dioxide Level Required for the Formation of a Modern Snowball Earth

2018· article· en· W2888165421 sur OpenAlexafffund
Yonggang Liu, W. R. Peltier, Jun Yang, Yongyun Hu

Notice bibliographique

RevueJournal of Climate · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésSnowball EarthClimatologyEquatorGeologyGlacial periodClimate stateClimate modelAtmospheric sciencesLatitudeAtmospheric circulationAtmosphere (unit)Earth system scienceSea levelAtmospheric modelIce-albedo feedbackSea iceOcean currentEnvironmental scienceGlobal warmingClimate changeCryosphereOceanographyEffects of global warmingMeteorologyGeomorphologyDrift ice

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The influence of continental topography on the initiation of a global glaciation (i.e., snowball Earth) is studied with both a fully coupled atmosphere–ocean general circulation model (AOGCM), CCSM3, and an atmospheric general circulation model (AGCM), CAM3 coupled to a slab ocean model. It is found that when the climate is very cold, snow cover over the central region of the Eurasian continent decreases when the atmospheric CO2 concentration ( pCO2) is reduced. In the coupled model, this constitutes a negative feedback due to the reduction of land surface albedo that counteracts the positive feedback due to sea ice expansion toward the equator. When the solar insolation is 94% of the present-day value, Earth enters a snowball state when pCO2 is ~35 ppmv. On the other hand, if the continents are assumed to be flat topographically (with the global mean elevation as in the more realistic present-day case), Earth enters a snowball state more easily at pCO2 = ~60 ppmv. Therefore, the presence of topography may increase the stability of Earth against descent into a snowball state. On the contrary, a snowball Earth is found to form much more easily when complex topography is present than when it is not in CAM3. This happens despite the fact that the mid- to high-latitude climate is much warmer (by ~10°C) when topography is present than when it is not. Analyses show that neglecting sea ice dynamics in this model prevents the warming anomaly in the mid- to high latitudes from being efficiently transmitted into the tropics.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,000
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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,252 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations8
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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