Declining Geoengineering Efficacy Caused by Cloud Feedbacks in Transient Solar Dimming Experiments
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Solar radiation management (SRM) with injections of aerosols into the stratosphere has emerged as a research area of focus with the potential to cool the planet. However, the amount of SRM required to achieve a given level of cooling, and how this relationship evolves in response to increasing greenhouse gas emissions, remains uncertain. Here, we explore the evolution of solar dimming efficacy over time by defining and quantifying a new SRM feedback term, which is analogous to conventional radiative feedbacks. Using Earth system model simulations that dynamically adjust the amount of insolation to offset global mean warming from increasing CO 2 , we find that positive SRM feedbacks decrease global planetary albedo and diminish the efficacy of solar dimming. Physically, the decrease in albedo is primarily due to reductions in optically thick tropical cloud fraction in the boundary layer and midtroposphere, which is driven by a drying and destabilization of the tropical mid- to lower troposphere. These results offer an energetic explanation for reduced cloud fraction commonly observed in idealized SRM experiments, as well as reaffirm the need to understand the troposphere response, particularly from clouds, in realizable geoengineering experiments and their potential to feed back onto SRM efficacy. Significance Statement The goal of this study is to understand how the effectiveness of solar geoengineering may evolve over time. Using a climate model with the ability to directly tune the amount of incoming sunlight, we explore the potential for feedback loops in the climate system to diminish or amplify the desired effect of solar tuning, which is to offset greenhouse gas–induced warming. For this climate model and this solar geoengineering proxy, in particular, we find that feedback loops reduce Earth’s albedo and therefore diminish the desired effect of turning down the sun over time. This study lays the groundwork for understanding potential feedback loops in climate model simulations that represent solar geoengineering in a more realistic way.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».