Unprecedented spring 2020 ozone depletion in the context of 20 years of measurements at Eureka, Canada
Notice bibliographique
Résumé
In the winter and spring of 2019/2020, the unusually cold, strong, and stable polar vortex created favorable conditions for ozone depletion in the Arctic. Chemical ozone loss started earlier than in any previous year in the satellite era, and continued until the end of March, resulting in the unprecedented reduction of the ozone column. The vortex was located above the Polar Environment Atmospheric Research Laboratory in Eureka, Canada (80 °N, 86 °W) from late February to the end of April, presenting an excellent opportunity to examine ozone loss from a single ground station. Measurements from a suite of instruments show that total column ozone in 2020 was at an all-time low in the 20-year dataset, 22 to 102 DU below previous records set in 2011. Ozone minima (<200 DU), enhanced OClO and BrO slant columns, and unusually low HCl, ClONO 2 , and HNO 3 columns were observed in March. Polar stratospheric clouds were present as late as 20 March, and ozonesondes show unprecedented depletion in the March and April ozone profiles (to <0.2 ppmv). While both chemical and dynamical factors lead to reduced ozone when the vortex is cold, the contribution of chemical depletion was exceptional in spring 2020 when compared to typical Arctic winters. The mean chemical ozone loss over Eureka was estimated to be 111-127 DU (27-31%) using April measurements and passive ozone from the SLIMCAT chemical transport model. While absolute ozone loss was generally smaller in 2020 than in 2011, percentage ozone loss was greater in 2020.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».