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Enregistrement W3097800200 · doi:10.5194/egusphere-egu2020-12750

The greenhouse gas climate commitment and reversibility of peak warking from historical emissions

2020· article· en· W3097800200 sur OpenAlexaff
Alexander MacIsaac, H. Damon Matthews, Nadine Mengis, Kirsten Zickfeld

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensConcordia UniversitySimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGreenhouse gasGlobal warmingAtmospheric sciencesEnvironmental scienceChemistryClimate changeAnimal sciencePhysicsEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The warming caused by past CO2 emissions is known to persist for centuries to millennia, even in the absence of additional future emissions. Other non-CO2 greenhouse gas emission have caused additional historical warming, though the persistence of this non-CO2 warming varies among gases owing to their different atmospheric lifetimes. Under deep mitigation scenarios or in an idealized scenario of zero future greenhouse gas emissions, the past warming from shorter-lived non-CO2 gases has been shown to be considerably more reversible than that caused by CO2 emissions. Here we use an intermediate-complexity global climate model coupled to an atmospheric chemistry module to quantify the warming commitment and its reversibility for individual and groups of non-CO2 greenhouse gases. We show that warming caused by gases with short atmospheric lifetimes will decrease by more than half its peak value within 30 years following zeroed emissions at present day, with more 80 percent of peak temperature reversed by the end of this century. Despite the fast response of atmospheric temperature to the elimination of non-CO2 emissions, the ocean responds much more slowly: past ocean warming does not reverse, but rather continues for several centuries after zero emissions. Further consequences are shown for the land carbon pool, which decreases as an approximately linear function of historical non-CO2 greenhouse gas induced warming. Given that CO2 and non-CO2 greenhouse gas emissions share common emission sources, we also explore a set of scenarios where sets of emissions are zeroed according to two broad source categories: (1) fossil fuel combustion, and (2) land-use and agriculture. Using these additional mode runs, we investigate the temperature change that is avoided if all CO2 and non-CO2 greenhouse gas emissions from a particular source abruptly stops while others are allowed to continue. These results indicate the possibility of land-use change and agriculture activities continuing under deep mitigation scenarios and ambitious climate targets, without leading to exceedance of global climate targets. Though we analyze unlikely scenarios, our work provides baselines from which more realistic mitigation scenarios can be assessed. The reversibility of peak temperature caused by historical non-CO2 gases is a relevant measure for policy frameworks seeking to limit global warming to ambitious targets, such as the 1.5 oC target adopted by the Paris Agreement

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,185 · 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

Citations0
Publié2020
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Résumé présentoui

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