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Enregistrement W4234799754 · doi:10.5194/acp-2019-260

The effect of atmospheric nudging on the stratospheric residualcirculation in chemistry-climate models

2019· preprint· en· W4234799754 sur OpenAlexaff
Andreas Chrysanthou, Amanda C. Maycock, Martyn P. Chipperfield, Sandip Dhomse, Hella Garny, Douglas E. Kinnison, Hideharu Akiyoshi, Makoto Deushi, Rolando R. García, Patrick Jöckel, Oliver Kirner, Olaf Morgenstern, Giovanni Pitari, David A. Plummer, Laura E. Revell, Eugene Rozanov, Andrea Stenke, Taichu Y. Tanaka, Daniele Visioni, Yousouke Yamashita, Guang Zeng

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric Ozone and Climate
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilUniversity of LeedsSight Research UK
Mots-clésStratosphereClimatologyResidualHindcastForcing (mathematics)Atmospheric sciencesEnvironmental scienceAtmospheric circulationGeneral Circulation ModelClimate modelMeteorologyClimate changeMathematicsGeologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. We perform the first multi-model comparison of the impact of nudged meteorology on the stratospheric residual circulation using hindcast simulations from the Chemistry Climate Model Initiative (CCMI). We examine simulations over the period 1980–2009 from 5 models in which the meteorological fields are nudged towards reanalysis data and compare with equivalent free-running simulations from 9 models. We show that nudging meteorology does not constrain the mean strength of the stratospheric residual circulation and that the inter-model spread is similar, or even larger, than in the free-running simulations. The nudged simulations also simulate stronger upwelling in the tropical lower stratosphere compared to the residual circulation estimated directly from the reanalyses they are nudged towards. Downward control calculations reveal substantial differences between the mean lower stratospheric tropical upward mass flux (TUMF) computed from the modeled wave forcing and that calculated directly from the residual circulation. Although the mean circulation is poorly constrained, the nudged simulations show a high degree of consistency in the interannual variability of the TUMF in the lower stratosphere, which is related to the contribution to variability from the resolved wave forcing. We apply a multiple linear regression (MLR) model to separate the drivers of interannual and long-term variations in the simulated TUMF. The MLR model explains up to ~ 75 % of the variance in TUMF in the nudged simulations and reveals a statistically significant positive trend for most models in TUMF over the period 1980–2009. Overall, nudging meteorological fields leads to increased inter-model spread for most of the measures of the mean climatological stratospheric residual circulation assessed in this study. Our findings show that while nudged simulations by construction produce accurate temperatures and realistic representations of fast horizontal transport, this is not necessarily the case for the slower zonal mean vertical transport. Consequently, caution is required when using nudged simulations to interpret long-lived stratospheric tracers that are controlled by the residual circulation.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,216
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

Citations5
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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