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Enregistrement W4251842608 · doi:10.5194/acp-2020-793

The response of mesospheric H <sub>2</sub> O and CO to solar irradiance variability in the models and observations

2020· preprint· en· W4251842608 sur OpenAlexaff
Arseniy Karagodin‐Doyennel, Eugene Rozanov, Aleš Kuchař, William T. Ball, Pavle Arsenović, Ellis E. Remsberg, Patrick Jöckel, Markus Kunze, David A. Plummer, Andrea Stenke, D. R. Marsh, Douglas E. Kinnison, Thomas Peter

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric Ozone and Climate
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesDeutsche ForschungsgemeinschaftSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science Foundation
Mots-clésSolar irradianceIrradianceAtmospheric sciencesAtmosphere (unit)Environmental sciencePhotodissociationSatelliteThermosphereChemistryMeteorologyPhotochemistryPhysicsIonosphereOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Water vapor (H2O) is the source of reactive hydrogen radicals in the middle atmosphere, whereas carbon monoxide (CO), being formed by CO2 photolysis, is suitable as a dynamical tracer. In the mesosphere, both H2O and CO are sensitive to solar irradiance variability because of their destruction/production by solar radiation. This enables to analyze the solar signal in both, models and observed data. Here, we evaluate the mesospheric H2O and CO response to solar irradiance variability using the Chemistry-Climate Model Initiative (CCMI-1) simulations and satellite data. We analyzed the results of four CCMI models (CMAM, EMAC-L90MA, SOCOLv3, CESM1-WACCM 3.5) operated in CCMI reference simulation REF-C1SD in specified dynamics mode, covering the period from 1984 to 2017. Multiple linear regression analysis shows a pronounced and statistically robust response of H2O and CO to solar irradiance variability, and to the annual and semiannual cycles. For periods with available satellite data, we compared the simulated solar signal against satellite observations, namely during 1992–2017 for H2O and 2005–2017 for CO. The model results generally agree with observations and reproduce an expected negative and positive correlation for H2O and CO, respectively, with solar irradiance. However, the magnitude of the response and patterns of the solar signal varies among the considered models, indicating differences in the applied chemical reaction and dynamical schemes including the representation of photolyses. We suggest that there is no dominating thermospheric influence of solar irradiance in CO, as reported in previous studies because the response to solar variability is comparable with observations in both, low-top and high-top models. We stress the importance of this work for improving our understanding of the current ability and limitations of state-of-the-art models to simulate a solar signal in the chemistry and dynamic of the middle atmosphere.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,086

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,198 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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