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Enregistrement W4280615705 · doi:10.1175/jas-d-21-0270.1

A Satellite Climatology of Relative Humidity Profiles and Outgoing Thermal Radiation over Earth’s Oceans

2022· article· en· W4280615705 sur OpenAlexaff
Carsten Abraham, Colin Goldblatt

Notice bibliographique

RevueJournal of the Atmospheric Sciences · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOutgoing longwave radiationEnvironmental scienceSatelliteClimatologyAtmospheric sciencesSkySea surface temperatureRelative humidityTropicsMeteorologyGeologyPhysicsConvection

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Satellite observations over Earth’s oceans show two distinct regimes in the relationship between sea surface temperatures (SST) and outgoing longwave radiation (OLR): a temperate regime (OLR increases with increasing SST quasi linearly) and the super greenhouse regime (OLR decrease with increasing SST). Transitions between these regimes occur via nonlinear atmospheric moistening, increasing relative humidity (RH). We perform a clustering analysis of about 450 million satellite-retrieved RH profiles and show that RH profiles over Earth’s oceans can be grouped into six and eight distinct and physically meaningful “primitive” classes for clear-sky and all-sky conditions, respectively. As the different RH-profile classes have distinct effects on OLR, can be associated with large-scale dynamical structures, and their occurrence is particular to different global ocean regions, the “primitive” clustering allows for studying large-scale radiative effects important for characterizing global climates and systematic relationships between SST, OLR, and atmospheric water vapor content. In both clear-sky and all-sky conditions three RH-profile classes correspond to the tropics. In the tropics, increasing SSTs are accompanied by systematic increases in both the occurrence probability and the observed RH magnitudes of the moistest RH-profile classes. Observations of moistest RH-profile classes are usually in a super greenhouse state (data in or likely to transition into the super greenhouse regime), and the formal characterization of them allows us to define an empirical threshold to identify which instantaneous observations are likely in a super greenhouse state. Applying this threshold we are able to identify typical regions in the super greenhouse regime.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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