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Enregistrement W3162191457 · doi:10.5194/egusphere-egu21-8354

Arctic winter warming due to cloud feedbacks in warm climates

2021· article· en· W3162191457 sur OpenAlexaboutno aff
Eli Tziperman

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClimatologyArcticEnvironmental scienceClimate modelClimate changeGlobal warmingAtmospheric circulationCloud coverLatitudeAtmospheric sciencesLapse rateNorthern HemisphereOceanographyGeographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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/

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)0,001
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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,204 · 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
Publié2021
Routes d'admission1
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