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Enregistrement W4295038019 · doi:10.1029/2021jd036105

Using Ice Cores to Evaluate CMIP6 Aerosol Concentrations Over the Historical Era

2022· article· en· W4295038019 sur OpenAlexaff
Kine Onsum Moseid, Michael Schulz, Anja Eichler, Margit Schwikowski, Joseph R. McConnell, Dirk Olivié, Alison S. Criscitiello, K. J. Kreutz, Michel Legrand

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Atmospheres · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIce coreAerosolCoupled model intercomparison projectEnvironmental scienceSulfateClimatologySulfate aerosolAtmospheric sciencesEarth system scienceSatelliteMeteorologyClimate changeGeologyClimate modelOceanographyGeographyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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)0,0000,000

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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,264 · 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

Citations19
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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