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Enregistrement W3097891862 · doi:10.1175/jcli-d-19-0829.1

Anthropogenic Aerosols Dominate Forced Multidecadal Sahel Precipitation Change through Distinct Atmospheric and Oceanic Drivers

2020· article· en· W3097891862 sur OpenAlexafffund
Haruki Hirasawa, Paul J. Kushner, Michael Sigmond, John C. Fyfe, Clara Deser

Notice bibliographique

RevueJournal of Climate · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCentrum fÖr Personcentrerad VårdEnvironment and Climate Change CanadaUniversity of TorontoGovernment of OntarioNational Oceanic and Atmospheric AdministrationUniversity of DelawareNational Center for Atmospheric ResearchNational Science Foundation
Mots-clésClimatologyEnvironmental sciencePrecipitationForcing (mathematics)Sea surface temperatureGCM transcription factorsAtmospheric sciencesAtmospheric modelAtmospheric circulationAerosolClimate changeGeneral Circulation ModelOceanographyGeologyGeographyMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Sahel precipitation has undergone substantial multidecadal time scale changes during the twentieth century that have had severe impacts on the region’s population. Using initial-condition large ensembles (LE) of coupled general circulation model (GCM) simulations from two institutions, forced multidecadal variability is found in which Sahel precipitation declines from the 1950s to 1970s and then recovers from the 1970s to 2000s. This forced variability has similar timing to, but considerably smaller magnitude than, observed Sahel precipitation variability. Isolating the response using single forcing simulations within the LEs reveals that anthropogenic aerosols (AA) are the primary driver of this forced variability. The roles of the direct-atmospheric and the ocean-mediated atmospheric responses to AA forcing are determined with the atmosphere–land GCM (AGCM) components of the LE coupled GCMs. The direct-atmospheric response arises from changes to aerosol and precursor emissions with unchanged oceanic boundary conditions while the ocean-mediated response arises from changes to AA-forced sea surface temperatures and sea ice concentrations diagnosed from the AA-forced LE. In the AGCMs studied here, the direct-atmospheric response dominates the AA-forced 1970s − 1950s Sahel drying. On the other hand, the 2000s − 1970s wetting is mainly driven by the ocean-mediated effect, with some direct atmospheric contribution. Although the responses show differences, there is qualitative agreement between the AGCMs regarding the roles of the direct-atmospheric and ocean-mediated responses. Since these effects often compete and show nonlinearity, the model dependence of these effects and their role in the net aerosol-forced response of Sahel precipitation need to be carefully accounted for in future model analysis.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,136
Score d'incertitude au seuil0,849

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,240 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations34
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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