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Enregistrement W3083704968 · doi:10.5194/essd-12-2013-2020

Heat stored in the Earth system: where does the energy go?

2020· article· en· W3083704968 sur OpenAlexafffund
Karina von Schuckmann, Lijing Cheng, Matthew D. Palmer, James E. Hansen, Caterina Tassone, Valentin Aich, Susheel Adusumilli, Hugo Beltrami, Tim Boyer, Francisco José Cuesta‐Valero, Damien Desbruyères, Catia M. Domingues, Almudena García‐García, Pierre Gentine, John Gilson, Maximilian Gorfer, Leopold Haimberger, Masayoshi Ishii, Gregory C. Johnson, Rachel Killick, Brian King, Gottfried Kirchengast, Nicolas Kolodziejczyk, John M. Lyman, Ben Marzeion, Michael Mayer, Maeva Monier, Didier P. Monselesan, Sarah G. Purkey, Dean Roemmich, Axel Schweiger, Sonia I. Seneviratne, Andrew Shepherd, Donald Slater, Andrea K. Steiner, Fiammetta Straneo, Mary‐Louise Timmermans, Susan Wijffels

Notice bibliographique

RevueEarth system science data · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensMemorial University of NewfoundlandSt. Francis Xavier University
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaScheme for Promotion of Academic and Research CollaborationNuclear Safety and Security CommissionMet OfficeSight Research UKAustrian Science FundCanada Research ChairsNational Science FoundationSt. Francis Xavier UniversityNational Aeronautics and Space AdministrationDepartment for Environment, Food and Rural Affairs, UK GovernmentMemorial University of Newfoundland
Mots-clésEnvironmental scienceAtmosphere (unit)Global warmingClimatologyClimate changeClimate modelEarth system scienceAtmospheric sciencesCryosphereIce-albedo feedbackMeteorologySea iceGeologyGeographyOceanographyAntarctic sea ice

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Human-induced atmospheric composition changes cause a radiative imbalance at the top-of-atmosphere which is driving global warming. This Earth Energy Imbalance (EEI) is a fundamental metric of climate change. Understanding the heat gain of the Earth system from this accumulated heat – and particularly how much and where the heat is distributed in the Earth system – is fundamental to understanding how this affects warming oceans, atmosphere and land, rising temperatures and sea level, and loss of grounded and floating ice, which are fundamental concerns for society. This study is a Global Climate Observing System (GCOS) concerted international effort to update the Earth heat inventory, and presents an updated international assessment of ocean warming estimates, and new and updated estimates of heat gain in the atmosphere, cryosphere and land over the period 1960–2018. The study obtains a consistent long-term Earth system heat gain over the past 58 years, with a total heat gain of 393 ± 40 ZJ, which is equivalent to a heating rate of 0.42 ± 0.04 W m−2. The majority of the heat gain (89 %) takes place in the global ocean (0–700 m: 53 %; 700–2000 m: 28 %; > 2000 m: 8 %), while it amounts to 6 % for the land heat gain, to 4 % available for the melting of grounded and floating ice, and to 1 % for atmospheric warming. These new estimates indicate a larger contribution of land and ice heat gain (10 % in total) compared to previous estimates (7 %). There is a regime shift of the Earth heat inventory over the past 2 decades, which appears to be predominantly driven by heat sequestration into the deeper layers of the global ocean, and a doubling of heat gain in the atmosphere. However, a major challenge is to reduce uncertainties in the Earth heat inventory, which can be best achieved through the maintenance of the current global climate observing system, its extension into areas of gaps in the sampling, as well as to establish an international framework for concerted multi-disciplinary research of the Earth heat inventory. Earth heat inventory is published at DKRZ (https://www.dkrz.de/) under the doi: https://doi.org/10.26050/WDCC/GCOS_EHI_EXP (von Schuckmann et al., 2020).

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)0,003
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0060,009
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,002

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,200 · 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

Citations378
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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