Comment on egusphere-2023-432
Notice bibliographique
Résumé
<strong class="journal-contentHeaderColor">Abstract.</strong> One side effect of the Spring 2020 COVID-19 lockdowns was a rapid reduction in aerosol and aerosol precursor emissions. These emission reductions provide a unique opportunity for model evaluation, and to assess the potential efficacy of future policy decisions. We investigate changes in observed regional aerosol burdens during the COVID-19 lockdowns, and compare these observed anomalies to predictions from Earth System Models forced with COVID-19-like reductions in aerosol and greenhouse gas emissions. Despite the dramatic economic and lifestyle changes associated with the pandemic, most anthropogenic source regions do not exhibit detectable changes in satellite retrievals of total or dust-subtracted aerosol optical depth. Only India exhibits an aerosol optical depth anomaly that exceeds internal variability. These conclusions are broadly reproduced by Earth System Models when confounding factors have been accounted for. We present a systematic assessment of the contributions of internal variability, model input uncertainty, and observational sampling to the aerosol signal, and highlight the impacts of observational uncertainty on model evaluation analyses. These results are encouraging, suggesting that current Earth System Models may be able to realistically capture the effects of future emission reductions.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,205 | 0,113 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».