The Potential Environmental and Climate Impacts of Stratospheric Aerosol Injection: A Review
Notice bibliographique
Résumé
Given the rise in global mean temperature as a direct consequence of increasing levels of greenhouse gases (GHG) in the atmosphere, a variety of climate engineering approaches, including stratospheric aerosol injection (SAI), have been proposed. Often criticized as a distraction from global efforts towards reducing GHG emissions, SAI aims to increase the Earth’s albedo by seeding aerosols in the lower stratosphere. SAI has been explored extensively in modeling studies based on observations of temporary cooling of the Earth’s surface following major volcanic eruptions which introduced significant loadings of sulfate particles into the stratosphere. The cooling effect is accompanied by other significant consequences including stratospheric heating, stratospheric ozone (O3) depletion, and reduced global mean precipitation. In order to understand the potential environmental and climate impacts of SAI, we review the state of the knowledge regarding these issues, starting from an aerosol science perspective. We summarize aerosol radiative properties and the role they play in defining the optimal chemical and physical aerosol characteristics for SAI, and their implications for lower stratospheric warming. We then review in depth the impacts of stratospheric aerosol heterogeneous chemistry on global O3 levels. We review SAI modeling studies as well as their uncertainties, in comparison to the observed environmental and climate impacts of volcanically derived sulfate aerosols, including impacts on global temperature, stratospheric warming, and hydrological cycle. We also discuss the current governance and economic considerations of the application of SAI and raise essential questions from both research and social standpoints that must be addressed before SAI is deployed for climate change mitigation.
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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) | 0,001 | 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 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 ».