Major Contribution of Halogenated Greenhouse Gases to Global Surface Temperature Change
Notice bibliographique
Résumé
This paper aims to better understand why there was a global warming pause in 2000–2015 and why the global mean surface temperature (GMST) has risen again in recent years. We present and statistically analyze substantial time-series observed datasets of global lower-stratospheric temperature (GLST), troposphere–stratosphere temperature climatology, global land surface air temperature, GMST, sea ice extent (SIE) and snow cover extent (SCE), combined with modeled calculations of GLSTs and GMSTs. The observed and analyzed results show that GLST/SCE has stabilized since the mid-1990s with no significant change over the past two and a half decades. Upper-stratospheric warming at high latitudes has been observed and GMST or global land surface air temperature has reached a plateau since the mid-2000s with the removal of natural effects. In marked contrast, continued drastic warmings at the coasts of polar regions (particularly Russia and Alaska) are observed and well explained by the sea-ice-loss warming amplification mechanism. The calculated GMSTs by the parameter-free quantum-physics warming model of halogenated greenhouse gases (GHGs) show excellent agreement with the observed GMSTs after the natural El Niño southern oscillation and volcanic effects are removed. These results have provided strong evidence for the dominant warming mechanism of anthropogenic halogenated GHGs. The results also call for closer scrutiny of the assumptions made in current climate models.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 tête enseignante, 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 ».