Long-term changes in mesospheric wind and wave estimates based on radar observations in both hemispheres
Notice bibliographique
Résumé
Several studies (Banerjee et al. (2020) and before that Sun et al. (2014)) found a trend reversal between winter and summer circulation in the southern hemisphere around 2000 in the middle atmosphere. One may argue that the negative trend after 2000 is due to the CO2-induced change in stratospheric dynamics. However, Ramesh et al. (2020), using the newest WACCM6 simulation and a multiple linear regression model, confirmed that the negative trend in the stratosphere after 2000 can be attributed to ozone recovery. Here we investigate how stratospheric trends relate to trends in the mesosphere and lower thermosphere (MLT) dynamics. Using the adaptive spectral filtering (ASF) method (Stober et al., 2021), we study long-term changes in mesospheric wind and planetary and gravity wave estimates of meteor radar stations in the northern (NH: Collm, Kiruna, Sodankyla, CMOR) and southern (SH: Rio Grande, Davis, Rothera) hemisphere, respectively, for the altitude range of 80–100 km. Linear trends have been estimated (from monthly means calculated from the preprocessed original data using ASF) by the Theil–Sen estimator (Theil, 1950; Sen, 1968). The robustness of our fitting method is assessed in terms of spurious trends due to, e.g., high autocorrelation of relatively short time series. The long-term changes are validated in two whole-atmosphere models, namely, GAIA and WACCMX-SD (both nudged in the stratosphere). While both models reveal issues reproducing basic climatology in the mesosphere, GAIA fairly reproduces the trends captured by the meteor radars. Finally, we conclude that the ozone recovery effects in the SH stratosphere influence the dynamics in MLT via gravity wave coupling.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».