Notice bibliographique
Résumé
The climate of the Cretaceous and Eocene (146-34 Million years ago) was exceptionally warm. Crocodiles and Palm trees, which cannot withstand a few nights of subfreezing temperatures, could be found in the waters of Greenland and in the middle of present day Canada, where current winter temperatures can drop to -40C. State-of-the-art climate general circulation models cannot reproduce the exceptionally warm continental winter temperature during these periods even with very high atmospheric CO2 concentrations. One wonders whether these models are missing some significant feedback that may also affect their future global warming projections. We present two cloud feedbacks that may have contributed to such past warming, and that are found to be part of the atmospheric response to future warm climate projections, explaining the lapse-rate feedback in future Arctic climate change scenarios and the projected appearance of tropical-like deep convection during winter in the Arctic. Recent studies (Cronin and Tziperman 2015; Cronin, Li and Tziperman, 2017), using Lagrangian single column atmospheric models, have proposed that in warmer climates low clouds would form as maritime air masses advect into Northern Hemisphere high-latitude continental interiors during winter (DJF). The greenhouse effect due to these low clouds could reduce surface radiative cooling and suppress Arctic air formation events, explaining the warm winter high-latitude continental interiors during past warm climates, and the positive lapse-rate feedback in future Arctic climate change scenarios. A 3D atmospheric general circulation model (Hu, Cronin and Tziperman, 2018) confirms these finding by simulating different warming scenarios under prescribed CO2 and sea surface temperature (SST) conditions. Winter 2-meter temperatures on extreme cold days is found to increase about 50\% faster than the winter mean temperatures and the prescribed SST. Low cloud fraction and surface longwave (LW) cloud radiative forcing also increase in both the winter mean state and on extreme cold days, consistent with the Lagrangian air-mass studies. Air parcels experiencing extreme cold events in the present climate often arrive from Siberia and pass over the Arctic. An ice-free Arctic (during past of future warm climates) allows air parcels can accumulate moisture and therefore experience the formation of low clouds and thus the suppression of Arctic air formation. An ice free Arctic may be triggered due to the convective cloud feedback of (Abbot and Tziperman 2008, 2009; Abbot et al. 2009; Arnold et al. 2014) in which tropical-like deep atmospheric convection is triggered at high-latitudes during winter time. The radiative effects of the high tropospheric clouds associated with the atmospheric convection act to keep the surface warm, and this in turn maintains the convection active. Finally, it will be shown that the proposed cloud feedback is at work also in effectively all models run under the extended RCP 8.5 scenario, and that this may aid in the elimination of both summer and winter sea ice from the Arctic in these simulations, acting together with other related Arctic feedbacks (Hankel and Tziperman 2021, submitted). References: https://www.seas.harvard.edu/climate/eli/reprints/
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».