Climate responses to regional aerosol emissions: Early multi-model results from RAMIP
Notice bibliographique
Résumé
Anthropogenic aerosol emissions are expected to change rapidly over the coming decades, with complex geographical and seasonal patterns. This is expected to drive strong, spatially varying trends in temperature, hydroclimate, and extreme events, both near and far from emission sources. These changes are poorly constrained in current models, and very sparsely represented in climate risk assessments, partly because of a lack of dedicated emission pathways and multi-model investigations.The Regional Aerosol Model Intercomparison Project (RAMIP) is designed to quantify and bound the role of regional aerosol emissions changes in near-term climate projections. RAMIP experiments are based on the SSPs commonly used in CMIP6 Endorsed MIPs, but are designed to explore sensitivities to aerosol type and location, and provide improved constraints on uncertainties driven by aerosol radiative forcing and the dynamical response to aerosol changes. The core experiments assess the effects of different aerosol emission pathways in East Asia, South Asia, Africa and the Middle East, and North America and Europe through 2051, using a multi-ensemble-member approach in a set of 10 Earth System Models.Based on early output from a subset of participating RAMIP models, we highlight regions where current and future aerosol reductions may lead to changes in seasonal mean climate and the frequency and severity of extreme events. We will also show examples of how the near-future evolution of temperature and precipitation extremes in Europe and Asia may be influenced by local air quality policies, and those further afield.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».