Air pollution slows down surface warming over the Tibetan Plateau
Notice bibliographique
Résumé
The Tibetan Plateau (TP) plays a vital role in regional and global climate change. The TP has been undergoing significant surface warming starting from 1850, with an air temperature increase of 1.39 K and surface solar dimming resulting from decreased incident solar radiation. The causes and impacts of solar dimming on surface warming are unclear. In this study, long-term (from 1850 to 2015) surface downward radiation datasets over the TP are developed by integrating 18 Coupled Model Intercomparison Project phase 5 (CMIP5) models and satellite products. The validation results from two ground measurement networks show that the generated downward surface radiation datasets have a higher accuracy than the mean of multiple CMIP5 datasets and the fused datasets of reanalysis and satellite products. After analyzing the generated radiation data with four air temperature datasets, we found that downward shortwave radiation (DSR) remained stable before 1950 and then declined rapidly at a rate of −0.53 W m −2 per decade, and that the fastest decrease in DSR occurs in the southeastern TP. Evidence from site measurements, satellite observations, reanalysis, and model simulations suggested that the TP solar dimming was primarily driven by increased anthropogenic aerosols. The TP solar dimming is stronger in summer, at the same time that the increasing magnitude of the surface air temperature is the smallest. The cooling effect of solar dimming offsets surface warming on the TP by 0.80±0.28 K (48.6±17.3 %) in summer since 1850. It helps us understand the role of anthropogenic aerosols in climate warming and highlights the need for additional studies to be conducted to quantify the influence of air pollution on regional climate change over the TP.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».