Understanding the Atmospheric Temperature Adjustment to CO2 Perturbation at the Process Level
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Climate model comparisons show that there is considerable uncertainty in the atmospheric temperature response to CO 2 perturbation. The uncertainty results from both the rapid adjustment that occurs before SST changes and the slow feedbacks that occur after SST changes. The analysis in this paper focuses on the rapid adjustment. We use a novel method to decompose the temperature change in AMIP-type climate simulation in order to understand the adjustment at the process level. We isolate the effects of different processes, including radiation, convection, and large-scale circulation in the temperature adjustment, through a set of numerical experiments using a hierarchy of climate models. We find that radiative adjustment triggers and largely controls the zonal mean atmospheric temperature response pattern. This pattern is characterized by stratospheric cooling, lower-tropospheric warming, and a warming center near the tropical tropopause. In contrast to conventional views, the warming center near the tropopause is found to be critically dependent on the shortwave absorption of CO 2 . The dynamical processes largely counteract the effect of the radiative process that increases the vertical temperature gradient in the free troposphere. The effect of local convection is to move atmospheric energy vertically, which cools the lower troposphere and warms the upper troposphere. The adjustment due to large-scale circulation further redistributes energy along the isentropic surfaces across the latitudes, which cools the low-latitude lower troposphere and warms the midlatitude upper troposphere and stratosphere. Our results highlight the importance of the radiative adjustment in the overall adjustment and provide a potential method to understand the spread in the models.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 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 ».