Radiative sensitivity quantified by a new set of radiation flux kernels based on the ECMWF Reanalysis v5 (ERA5)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Radiative sensitivity, i.e., the response of the radiative flux to climate perturbations, is essential to understanding climate change and variability. The sensitivity kernels computed by radiative transfer models have been broadly used for assessing the climate forcing and feedbacks for global warming. As these assessments are largely focused on the top of atmosphere (TOA) radiation budget, less attention has been paid to the surface radiation budget or the associated surface radiative sensitivity kernels. Based on the fifth generation European Center for Medium-Range Weather Forecasts atmospheric reanalysis (ERA5), we produce a new set of radiative kernels for both the TOA and surface radiative fluxes, which is made available at https://doi.org/10.17632/vmg3s67568 (Huang and Huang, 2023). By comparing these with other published radiative kernels, we find that the TOA kernels are generally in agreement in terms of global mean radiative sensitivity and analyzed overall feedback strength. The unexplained residual in the radiation closure tests is found to be generally within 10 % of the total feedback, no matter which kernel dataset is used. The uncertainty in the TOA feedbacks caused by inter-kernel differences, as measured by the standard deviation of the global mean feedback parameter value, is much smaller than the inter-climate model spread of the feedback values. However, we find relatively larger discrepancies in the surface kernels. The newly generated ERA5 kernel outperforms many other datasets in closing the surface energy budget, achieving a radiation closure comparable to the TOA feedback decomposition, which confirms the validity of the kernel method for the surface radiation budget analysis. In addition, by investigating the ERA5 kernel values computed from the atmospheric states of different years, we notice some apparent interannual differences, which demonstrates the dependence of radiative sensitivities on the mean climate state and partly explains the inter-dataset kernel value differences. In this paper, we provide a detailed description of how ERA5 kernels are generated and considerations to ensure proper use of them in feedback quantifications.
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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 | 0,008 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».