Using Ice Cores to Evaluate CMIP6 Aerosol Concentrations Over the Historical Era
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The radiative effect of anthropogenic aerosols is one of the largest uncertainties in Earth's energy budget over the industrial period. This uncertainty is in part due to sparse observations of aerosol concentrations in the pre‐satellite era. To address this lack of measurements, ice cores can be used, which contain the aerosol concentration record. To date, these observations have been under‐utilized for comparison to aerosol concentrations found in state‐of‐the‐art Earth system models (ESMs). Here we compare long term trends in concentrations of sulfate and black carbon (BC) between 15 ice cores and 11 ESMs over nine regions around the world during the period 1850–2000. We find that for sulfate concentration trends model results generally agree with ice core records, whereas for BC concentration the model trends differ from the records. Absolute concentrations of both investigated species are overestimated by the models, probably in part due to representation errors. However, we assume that biases in relative trends are not altered by these errors. Ice cores in the European Alps and Greenland record a maximum BC concentration before 1950, while most ESMs used in this study agree on a post‐1950 maximum. We source this bias to an error in BC emission inventories in Europe. Emission perturbation experiments using NorESM2‐LM support the observed finding that BC concentrations in Northern Greenland ice cores are recording European emissions. Errors in BC emission inventories have implications for all future and past studies where Coupled Model Intercomparison Project Phase 6 historical simulations are compared to observations relevant to aerosol forcing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».