Assessment of present-day aerosol optical depth from modern aerosol-climate models, reanalyses, and satellite products
Notice bibliographique
Résumé
Despite the implication of aerosols for radiative forcing, there are di erences in aerosol estimates from both, observations and models. This study quanti es di erences between current estimates of aerosol optical depth (AOD) to address two questions: (1) How well do we know the large-scale spatio-temporal pattern of present-day AOD across state-of-the-art data? (2) Has the representation of AOD improved across phases of aerosol-climate model intercomparison projects? To answer these questions, we analyze spatio-temporal patterns of the present-day monthly mean AOD from 94 global datasets. The data is taken from eight satellite retrievals, four aerosol-climate model intercomparison projects, two global reanalyses, one operational ensemble product, one climatology and one merged satellite product covering periods between 1998 and 2019. The evaluation includes new satellite data from SLSTR and aerosol-climate models of CMIP6 and AeroCom-III. The comprehensive data assessment allows us to evaluate the performance of individual products and models concerning di erent spatial and temporal aspects. Our assessment is based on metrics for a detailed investigation with respect to di erent spatio-temporal characteristics of AOD. Our results highlight spatio-temporal di erences in AOD across datasets, were the performance of individual data sets varies with respect to the di erent spatio-temporal metrics assessed. Global mean AOD of individual satellites ranges between -11% to +17% around a satellite mean of 0.14. The ensemble means from the aerosol-climate model intercomparison projects fall within the satellite range, but individual models can di er considerably. Reanalyses and climalologies are typically closer to the satellite mean than aerosol-climate models. No systematic improvement from earlier to later phases of CMIP and AeroCom is found, although some regional biases have been reduced. Compared to the satellite and reanalysis data, all aerosol-climate ensemble means tend to overestimate AOD along extra-tropical storm tracks and underestimate AOD in regions of high aerosol load in South America, South Africa, India, and Southeast Asia. The identi ed di erences may be used to guide further e orts to improve satellite retrievals and model simulations for aerosols. In addition, the uncertainty in observed AOD implies that a model evaluation based on a single satellite product might draw biased conclusions. This underlines the need for continued e orts to improve both model and satellite estimates of AOD to facilitate a better understanding of aerosol e ects in the Earth system. At the same time, our analysis suggests that an assimilation of multiple satellite products for AOD would be bene cial to account for observational uncertainty. Reference: Vogel, A., Alessa, G., Scheele, R., Weber, L., Dubovik, O., North, P., Fiedler, S. (2022). Uncertainty in aerosol optical depth from modern aerosol-climate models, reanalyses, and satellite products. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 127, e2021JD035483. https://doi.org/10.1029/2021JD035483
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».