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Enregistrement W4238194565 · doi:10.5194/acp-2020-1296

Present and future aerosol impacts on Arctic climate change in the GISS-E2.1 Earth system model

2021· preprint· en· W4238194565 sur OpenAlexafffund
Ulaş İm, Kostas Tsigaridis, G. Faluvegi, Peter L. Langen, Joshua P. French, Rashed Mahmood, Thomas Manu, Knut von Salzen, Daniel C. Thomas, Cynthia Whaley, Zbigniew Klimont, Henrik Skov, Jørgen Brandt

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesNational Park ServiceUniversity of California, DavisGoddard Space Flight CenterNational Oceanic and Atmospheric AdministrationAarhus UniversitetDesert Research InstituteEnvironment and Climate Change CanadaUniversità degli Studi di FirenzeMet OfficeNordisk MinisterrådNational Aeronautics and Space AdministrationMiljø- og FødevareministerietU.S. Environmental Protection AgencyMiljøstyrelsenNational Science Foundation
Mots-clésAerosolEnvironmental scienceClimatologyAtmospheric sciencesRadiative forcingAtmosphere (unit)ArcticClimate modelCoupled model intercomparison projectClimate changeGreenhouse gasSulfate aerosolMeteorologyGeographyOceanographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. The Arctic is warming two to three times faster than the global average, partly due to changes in short-lived climate forcers (SLCFs) including aerosols. In order to study the effects of atmospheric aerosols in this warming, recent past (1990–2014) and future (2015–2050) simulations have been carried out using the GISS-E2.1 Earth system model to study the aerosol burdens and their radiative and climate impacts over the Arctic (>60° N), using anthropogenic emissions from the Eclipse V6b and the Coupled Model Intercomparison Project Phase 6 (CMIP6) databases. Surface aerosol levels, in particular black carbon (BC) and sulfate (SO42−), have been significantly underestimated by more than 50 %, with the smallest biases calculated for the nudged atmosphere-only simulations. CMIP6 simulations performed slightly better in simulating both surface concentrations of aerosols and climate parameters, compared to the Eclipse simulations. In addition, fully-coupled simulations had slightly smaller biases in aerosol levels compared to atmosphere only simulations without nudging. Arctic BC, organic carbon (OC) and SO42− burdens decrease significantly in all simulations following the emission projections, with the CMIP6 ensemble showing larger reductions in Arctic aerosol burdens compared to the Eclipse ensemble. For the 2030–2050 period, both the Eclipse Current Legislation (CLE) and the Maximum Feasible Reduction (MFR) ensembles simulated an aerosol top of the atmosphere (TOA) forcing of −0.39±0.01 W m−2, of which −0.24±0.01 W m−2 were attributed to the anthropogenic aerosols. The CMIP6 SSP3-7.0 scenario simulated a TOA aerosol forcing of −0.35 W m−2 for the same period, while SSP1-2.6 and SSP2-4.5 scenarios simulated a slightly more negative TOA forcing (−0.40 W m−2), of which the anthropogenic aerosols accounted for −0.26 W m−2. Finally, all simulations showed an increase in the Arctic surface air temperatures both throughout the simulation period. In 2050, surface air temperatures are projected to increase by 2.4 °C to 2.6 °C in the Eclipse ensemble and 1.9 °C to 2.6 °C in the CMIP6 ensemble, compared to the 1990–2010 mean. Overall, results show that even the scenarios with largest emission reductions lead to similar impact on the future Arctic surface air temperatures compared to scenarios with smaller emission reductions, while scenarios no or little mitigation leads to much larger sea-ice loss, implying that even though the magnitude of aerosol reductions lead to similar responses in surface air temperatures, high mitigation of aerosols are still necessary to limit sea-ice loss.

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)0,001
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 enseignants0,173
Score d'incertitude au seuil0,344

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations13
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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