Notice bibliographique
Résumé
Abstract. We propose a method to examine the current status of the ozone recovery attributed to changes of ozone-depleting substances (ODS) in the stratosphere. The total column ozone (TCO3) datasets used are based on the ground-based (by the Dobson and/or Brewer spectrophotometer) measurements, satellite observations (from the Solar Backscatter Ultraviolet (SBUV) and Ozone Mapping and Profiler Suite (OMPS) instruments), and output of reanalyses (Multi-Sensor Reanalysis version 2 (MSR2) and Modern-Era Retrospective Analysis for Research and Applications, version 2 (MERRA2)). The TCO3 time series are calculated for selected sites in the mid-latitudes of the Northern Hemisphere (NH, 35–60∘ N), which are station locations with long-term TCO3 observations archived at the World Ozone and Ultraviolet Radiation Data Centre (WOUDC). The TCO3 monthly means (1980–2020) are averaged over the April–September period to obtain TCO3 time series for the warm sub-period of the year. Two types of the averaged TCO3 time series are considered: the original one and non-proxy time series with removed natural variability by a standard multiple regression model. The TCO3 time series were smoothed by the locally weighted scatterplot smoother (LOWESS) and the super smoother (SS). The smoothed TCO3 values in 1980, 1988, 1997, and 2020 were used to build ozone recovery indices (ORIs) in 2020. These are key years in the equivalent effective stratospheric chlorine (EESC) time series for the period 1980–2020, i.e., the stratosphere was only slightly contaminated by ODS in 1980, 1988 is the year in which the EESC value is equal to its value at the end (2020), and in 1997, the EESC maximum was in mid-latitude stratosphere. The first proposed ORI, ORI1, is the normalized difference between the TCO3 values in 2020 and 1988. The second one, ORI2, is the percentage of the recovered TCO3 in 2020 since the ODS maximum. Following these definitions, the corresponding reference ranges (from −0.5 % to 1 % for ORI1 and from 40 % to 60 % for ORI2) are obtained by analyzing a set of possible EESC time series simulated via the Goddard automailer. The ozone recovery phases are classified comparing the current ORI values and their uncertainty ranges (by the bootstrapping) with these reference ranges. In the analyzed TCO3 time series, for specific combinations of datasets, data types, and the smoother used, we find faster (for ORI1 or ORI2 above the reference range) and slower (for ORI1 or ORI2 below the reference range) recovery in 2020 than that inferred from the EESC change, and a continuation of the TCO3 decline after the EESC peak (ORI2<0 %). Strong signal of the slower TCO3 recovery is found in Toronto, Hohenpeissenberg, Hradec Kralove, and Belsk. A continuation of ozone decline after the turnaround in ODS concentration is found in both the original and non-proxy time series from WOUDC (Toronto), SBUV and OMPS (Toronto, Arosa, Hohenpeissenberg, Uccle, Hradec Kralove, and Belsk), and MERRA2 data (Arosa, Hohenpeissenberg, Hradec Kralove, and Belsk).
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 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 | 0,004 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,024 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,194 | 0,160 |
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 ».