MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2972858292 · doi:10.5194/acp-20-881-2020

Air pollution slows down surface warming over the Tibetan Plateau

2020· article· en· W2972858292 sur OpenAlexfundno aff
Aolin Jia, Shunlin Liang, Dongdong Wang, Bo Jiang, Xiaotong Zhang

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGoddard Space Flight CenterNuclear Safety and Security CommissionDalhousie UniversityNational Center for Atmospheric ResearchNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésEnvironmental scienceShortwave radiationPlateau (mathematics)Coupled model intercomparison projectShortwaveAtmospheric sciencesSatelliteClimatologyClimate changeGlobal warmingRadiationClimate modelMeteorologyRadiative transferGeographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil0,158

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,195 · 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

Citations27
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAtmospheric chemistry and physicsMême sujetClimate variability and modelsTravaux en français237 207