Robust Acceleration of Stratospheric Moistening and Its Radiative Feedback Under Greenhouse Warming
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Stratospheric water vapor (SWV) changes, in response to increasing CO2, as a feedback component may play an important role in the Earth's energy budget. It has drawn extensive studies in the past decade. Here, we calculate the SWV climate feedback using the 150‐year CO2 forcing (1pctCO2) simulations in the CMIP6 ensemble of models. All models robustly show a moistening of the stratosphere, causing a positive radiative feedback to surface warming. We find that the stratospheric moistening rate and the SWV feedback both increase with surface warming. The moistening occurs at a rate of 0.9 ± 0.1 ppmv K−1 and its radiative feedback measured by the fixed dynamical heating method is 0.11 ± 0.02 W m−2 K−1 in the first 50 model years; the moistening rate increases to 1.2 ± 0.2 ppmv K−1 and the feedback increases to 0.16 ± 0.03 W m−2 K−1 in the last 50 model years when the global‐mean surface temperature is 3.3 K warmer. These increases are found to be caused by an amplified rate of tropical tropopause warming with respect to surface warming, which is 0.6 and 1.1 K K−1 for the two 50‐year periods, respectively. We conclude that the SWV feedback is strengthening with surface warming, which can contribute to increasing climate sensitivity in the future under global warming.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».