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Enregistrement W4392580310 · doi:10.5194/egusphere-egu24-9312

Historical volcanic sulfur emissions and stratospheric sulfate aerosol optical properties for CMIP7

2024· preprint· en· W4392580310 sur OpenAlexaff
Thomas J. Aubry, Anja Schmidt, Mahesh Kovilakam, Matthew Toohey, Michael Sigl

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric Ozone and Climate
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSulfate aerosolAerosolVolcanoSulfateSulfurEnvironmental scienceAtmospheric sciencesSulfur dioxideEarth scienceMeteorologyGeologyGeographyMaterials scienceChemistryGeochemistryInorganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Explosive volcanic eruptions injecting gases and aerosols into the stratosphere are a key natural driver of climate variability at annual to centennial timescales. They are thus one of the forcings considered by the Coupled Model Intercomparison Project (CMIP) Climate Forcings Task Team, in charge of identifying and implementing the next generation forcings for current and future generations of Earth System models. This presentation will provide an overview of ongoing work to produce volcanic forcing datasets for phase 7 of CMIP (CMIP7).The datasets we produce will cover the period from 1750 to 2022 at version 1 to meet to the need of modelling groups who might run extended historical simulations starting in 1750 instead of 1850. We are producing one volcanic stratospheric sulfur emission dataset catering for the needs of models which have a prognostic interactive stratospheric aerosol scheme, as well as a stratospheric sulfate aerosol optical property dataset required by models that cannot interactively simulate stratospheric sufate aerosols. For the satellite era (from 1979 onwards), sulfur emissions and sufate aerosol optical properties are based on NASA’s MSVOLSO2L4 and GloSSAC datasets, respectively. For the pre-satellite era (1750-1978), the emission dataset is based on ice-core datasets complemented by the geological record, whereas the aerosol optical property dataset is directly derived from emissions using the latest version of the Easy Volcanic Aerosol (EVA) model. This ensures methodological consistency between our emission and optical property datasets, further enhanced by the fact that EVA is calibrated using the same datasets we use for the satellite era. Our choice of methods aims to maximize consistency with methodologies used in individual model intercomparison projects (e.g. PMIP and VolMIP). A major focus of our task team is to produce well-documented datasets, which includes extensive meta-data and flags, detailed documentation, and provision of open-access scripts used to create the datasets, which should facilitate future development and operationalization by the community. We also discuss the most critical challenges for providing accurate volcanic forcing datasets, including the under-recording of small-to-moderate magnitude eruptions before the satellite era, and the Hunga Tonga-Hunga Ha'apai 2022 eruptions, which injected relatively small amounts of sulfur, but 150 Tg of water into the stratosphere.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,199 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
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