Trends and variability in Temperature profiles taken from Lauder, New Zealand
Notice bibliographique
Résumé
Satellite and radiosonde measurements have shown that in the last few decades, globally, mean stratospheric temperatures have decreased. Cooling of the stratosphere is predominantly driven by anthropogenic $CO_2$ emissions and by decreasing stratospheric ozone concentrations from the 1980's. In the last decade, the stratospheric temperature appears to flatten of. This is suspected to be due to regulations under the Montreal protocol, restricting the emissions of ozone depleting substances and thereby limiting the ozone component in stratospheric cooling. However, research regarding the quantification of the separate contributions of ozone and $CO_2$ to the cooling is limited. This report describes and analyses temperature profile time series taken by a Lidar instrument, situated in Lauder, New Zealand. It is shown that the Lauder observations contain temperature trends in the upper stratosphere, where increased $CO_2$ abundance contributes to -0.4 to -1.5 K/dec cooling. In the lower stratosphere, $CO_2$ component varies from -0.3 to + 0.4 K/dec. Changes in ozone column above Lauder are small, causing ozone to contribute to a trend of approximately +0.1 K/dec. Additionally, the observations were compared with other lidar and sonde measurements. Observations at higher latitudes predominantly show stronger temperature trends than the Lauder observations, varying from a 0.5 to almost 2 K/dec of $CO_2$ induced cooling. Ozone columns, which are shown to recover at rates of 2\\% per decade induce a positive temperature trend of up to 0.2 to 0.6 K/dec. Finally, it is shown that models used in the Coupled Model Intercomparison Project 5 (CMIP5) give adequate simulations of temperature trends in the Stratosphere with respect to the observations.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».