Climate change signals of radiative forcing and feedback unveiled from long-term trends of spectrally resolved surface longwave radiation
Notice bibliographique
Résumé
Surface warming is directly associated with the surface energy balance, where downwelling longwave radiation is a critical factor influencing and reflecting surface temperature variations. Accurately identifying various forcing and feedback mechanisms is essential to making more realistic predictions about future climate change. Spectrally-resolved radiance measurements play an important role in this pursuit by leveraging the distinctive absorption features of atmospheric compositions. Only recently, the availability of comprehensive, long-term records of spectrally resolved radiation and atmospheric properties has enabled us to observe and quantify the forcing and feedback factors, such as the cloud feedback characterized by its high uncertainty.This study initiated by homogenizing the 23-year record of downwelling longwave radiance (DLR) observed by the Atmospheric Emitted Radiance Interferometer (AERI) at the Southern Great Plains site. A detailed DLR record for diverse sky conditions was obtained, enabling the determination of long-term trends in both clear-sky and all-sky scenarios. These trends reveal distinct spectral signals associated with various meteorological variables, forming the basis for further climate change signal attribution analysis.Subsequently, we develop and validate a novel spectral fingerprinting method tailored to constrain surface forcings and feedbacks from long-term DLR trends. Our analysis identifies positive CO2 and negative O3 surface forcings in both clear-sky and all-sky conditions. Moreover, we observe that changes in temperature and water vapor concentration over the 23-year period contribute to an increase in downwelling longwave radiation. Significantly, our study discovers a negative cloud feedback that offsets the increase in downwelling longwave radiation resulting from elevated CO2, water vapor, and atmospheric temperature. These attributions of radiation changes, derived from AERI observations using the fingerprinting method, are validated against the kernel method and compared with the simulations of Global Climate Models.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».