Post-peak trend of upper stratospheric hydrogen chloride derived from ground-based FTIR solar spectra and model simulations
Notice bibliographique
Résumé
After several decades of sustained increase, hydrogen chloride (HCl, the main reservoir for stratospheric chlorine) reached a maximum abundance around 1997. Since then, its decrease has been documented, characterized by short-term variability which was attributed to atmospheric circulation changes, affecting mainly the lower stratosphere (Mahieu et al., 2014). This notably led to a temporary increase of HCl over 2007-2011, complicating the determination of the long-term HCl trend and the accurate verification of the success of the Montreal Protocol for the protection of the stratospheric ozone layer. Studies have used other long-lived tracers to remove the effects of dynamical variability in the lower stratosphere (e.g., Stolarski et al., 2018), while other investigations have suggested that trends in the upper stratosphere were potentially more appropriate for the long-term characterization of the HCl decrease (e.g., Froidevaux et al., 2015; Bernath and Fernando, 2018), especially when dealing with satellite height-resolved data. In this contribution, we use FTIR (Fourier Transform InfraRed) data from the Jungfraujoch station (Swiss Alps, 3580 m a.s.l.), a site of the NDACC network (http://www.ndacc.org), to study the evolution of HCl in some detail. The SFIT-4 retrieval algorithm implementing the Optimal Estimation Method of Rodgers (2000) is employed, providing HCl columns with good sensitivity from the tropopause up to about 40 km altitude. Moreover, the vertical resolution is sufficient to determine independent partial columns for the lower and upper stratosphere. With the support of model simulations performed with the 3D-Chemistry Transport Model of the Belgian Assimilation System for Chemical ObsErvations (BASCOE; Chabrillat et al., 2018), driven by the ERA-Interim meteorological reanalysis, we investigate the post-peak trend of HCl in the lower and upper stratosphere. We also determine the magnitude of the uncertainties affecting the various trends, using bootstrap tools which are specifically developed to take into account the auto-correlation present in our geophysical data sets. Acknowledgments This research has been primarily supported by the F.R.S. - FNRS (Brussels), under Grants T.0040.16 and J.0147.18. The vital supports from the Fédération Wallonie Bruxelles and the Swiss GAW-CH programme are further acknowledged. We thank the International Foundation High Altitude Research Stations Jungfraujoch and Gornergrat (HFSJG, Bern) for supporting the facilities needed to perform the observations. We gratefully acknowledge support by the Deutsche Forschungsgemeinschaft DFG within the SFB/Transregio 172 (AC)3. References Bernath, P. and Fernando, A. M.: Trends in stratospheric HCl from the ACE satellite mission, J. Quant. Spectrosc. Radiat. Transf., 217, 126-129, doi:10.1016/j.jqsrt.2018.05.027, 2018. Chabrillat, S., Vigouroux, C., Christophe, Y., et al.: Comparison of mean age of air in five reanalyses using the BASCOE transport model, Atmos. Chem. Phys., 18(19), 14715-14735, doi:10.5194/acp-18-14715-2018, 2018. Froidevaux, L., Anderson, J., Wang, H. J., et al.: Global OZone Chemistry and Related trace gas Data records for the Stratosphere (GOZCARDS): Methodology and sample results with a focus on HCl, H2O, and O3, Atmos. Chem. Phys., 15(18), 10471-10507, doi:10.5194/acp-15-10471-2015, 2015. Mahieu, E., Chipperfield, M. P., Notholt, J., et al.: Recent Northern Hemisphere stratospheric HCl increase due to atmospheric circulation changes, Nature, 515(7525), 104-107, doi:10.1038/nature13857, 2014. Rodgers, C.D.: Inverse methods for atmospheric sounding: theory and practice (Series on atmospheric, oceanic and planetary physics), Vol. 2. Singapore, 2000. Stolarski, R. S., Douglass, A. R. and Strahan, S. E.: Using satellite measurements of N2O to remove dynamical variability from HCl measurements, Atmos. Chem. Phys., 18(8), 5691-5697, doi:10.5194/acp-18-5691-2018, 2018.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».