A Decomposition of the Atmospheric and Surface Contributions to the Outgoing Longwave Radiation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The outgoing longwave radiation ( OLR ), which consists of the thermal radiation from both the atmosphere and surface, is of critical importance to the Earth radiation energy budget. To understand the global OLR distribution, it is important to quantify the varying atmospheric and surface contributions. In this work, we present such a quantification using radiative transfer computations based on global reanalysis atmospheric data. By dissecting the OLR simulated following the radiative transfer equation, we quantitatively measure the layer‐wise atmospheric contributions to OLR and compare it to the surface contribution in different spectral bands. One focus of this study is on the OLR in the far‐infrared ( FIR ), for which new satellites are expected to provide unprecedented measurements. We find that around 45% of the global mean OLR is radiated in the FIR and in polar regions the FIR contribution can increase to 60%. Our vertical decomposition of OLR discloses that although the atmospheric contribution generally surpasses the surface contribution, the enhanced FIR contribution in the polar regions mainly results from a relatively stronger surface (as opposed to atmospheric) contribution. This is allowed by the opening of the atmospheric window in the FIR in these extremely dry regions. Our analysis also reveals that the tropopause layer makes a minimum contribution to the OLR , which may be a unique spectroscopic feature of the Earth atmosphere. Clouds are found to reduce the atmospheric contribution in the FIR while enhancing it in the mid‐infrared.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».