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Enregistrement W2947891005 · doi:10.1029/2018jd029516

Large Impacts, Past and Future, of Ozone‐Depleting Substances on Brewer‐Dobson Circulation Trends: A Multimodel Assessment

2019· article· en· W2947891005 sur OpenAlexaffabout
Lorenzo M. Polvani, Lei Wang, Marta Ábalos, Neal Butchart, Martyn P. Chipperfield, M. Dameris, Makoto Deushi, Sandip Dhomse, Patrick Jöckel, Douglas E. Kinnison, Martine Michou, Olaf Morgenstern, Luke D. Oman, David A. Plummer, Kane A. Stone

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Atmospheres · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric Ozone and Climate
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesFudan UniversityNational Natural Science Foundation of ChinaMarsden FundNational Science Foundation
Mots-clésEnvironmental scienceOzoneMontreal ProtocolOzone depletionClimatologyGreenhouse gasRadiative forcingClimate changeAtmospheric sciencesGeneral Circulation ModelClimate modelOzone layerMeteorologyGeographyAerosolOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Substantial increases in the atmospheric concentration of well‐mixed greenhouse gases (notably CO2), such as those projected to occur by the end of the 21st century under large radiative forcing scenarios, have long been known to cause an acceleration of the Brewer‐Dobson circulation (BDC) in climate models. More recently, however, several single‐model studies have proposed that ozone‐depleting substances might also be important drivers of BDC trends. As these studies were conducted with different forcings over different periods, it is difficult to combine them to obtain a robust quantitative picture of the relative importance of ozone‐depleting substances as drivers of BDC trends. To this end, we here analyze—over identical past and future periods—the output from 20 similarly forced models, gathered from two recent chemistry‐climate modeling intercomparison projects. Our multimodel analysis reveals that ozone‐depleting substances are responsible for more than half of the modeled BDC trends in the two decades 1980–2000. We also find that, as a consequence of the Montreal Protocol, decreasing concentrations of ozone‐depleting substances in coming decades will strongly decelerate the BDC until the year 2080, reducing the age‐of‐air trends by more than half, and will thus substantially mitigate the impact of increasing CO2. As ozone‐depleting substances impact BDC trends, primarily, via the depletion/recovery of stratospheric ozone over the South Pole, they impart seasonal and hemispheric asymmetries to the trends which may offer opportunities for detection in coming decades.

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)0,002
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 enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil0,134

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,292 · 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

Citations79
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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