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Enregistrement W2942585130

Influence of ozone in the tropical tropopause layer on the Indian Ocean surface temperatures

2018· dissertation· en· W2942585130 sur OpenAlexaboutno aff
Colnex C Okuku

Notice bibliographique

RevueUniversity of Nairobi Research Archive (University of Nairobi) · 2018
Typedissertation
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric Ozone and Climate
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTropopauseOzoneClimatologyAtmospheric sciencesOzone layerEnvironmental scienceGeographyMeteorologyGeologyStratosphere
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study sought to investigate the distribution of ozone and temperature within the tropical tropopause layer and the linkages of ozone variability at the Chemopause level to sea surface temperature in Indian Ocean using ozonesonde data. The ozonesonde data sets were acquired from World Ozone and Ultra Violet radiation Data Center, Montreal, Canada and Southern Hemisphere Additional Data Ozonesonde while sea surface temperature (SST) data was obtained from the Hadley Centre hosted at United Kingdom Meteorological Office. Calculation of monthly and seasonal arithmetic mean, Potential temperature gradient, correlation, regression and multiplicative shift methods were used to realize the objectives of the study.
\nMean monthly and seasonal ambient air temperature, potential temperature gradient change with geopotential height, and vertical ozone mixing ratios were computed over Watukosek, Nairobi, Sepang and Malindi. Gridded SST data were extracted from three Indian Ocean regions namely; 60°E-70°E, 3°N-20°N; 55°E-60°E°, 33°S-26°S and 30°E-60°0E, 44°-40°S which were considered relevant for the forecast of seasonal rainfall over Kenya. The data sets were subjected to correlation and regression to establish relationship between Ozone and ambient temperature at chemopause level. The result was then subjected to a statistical significance test at 95% confidence level with two degrees of freedom using student t_test statistic. The main convective out flow leve for Watukosek, Nairobi, Sepang and Malindi was found to be at 13.6, 13.4, 14.0 and 13.7 km, respectively, above sea level. Cold point temperature tropopause was 16.6km for Watukosek, 17.2km for Nairobi, 18.2km for Sepang and 16.8 km for Malindi. The seasonal variability of ozone was found to be compact in the troposphere and slight variability in the tropopause layer. There were marked fluctuations of ozone in the stratosphere. The months of December, January and February had the lowest ozone mixing ratios in the troposphere while June, July and August exhibited the highest ozone mixing ratios over Nairobi and Sepang.
\nIt may be concluded that there is strong influence of SSTs at locations 60°E-70°E, 3°N-20°N, 55°E-60°E°, 33°S-26°S and 30°E-60°0E, 44°-40°S in Indian ocean to Nairobi equatorial continental ozone mixing ratios variability at 14.9km. Therefore, O3 mixing ratios may be used to predict seasonal weather/climate with a lead time of four months instead of SSTs over Kenya.

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)0,001
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 enseignants0,436
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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