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Enregistrement W4392833559 · doi:10.5194/egusphere-egu24-13381

Imperfect emergency brake: Can delayed Solar Radiation Modification revert AMOC and SPG weakening? 

2024· preprint· en· W4392833559 sur OpenAlexaboutno aff
Claudia Wieners, Daniel Pflüger, Leo van Kampenhout, René R. Wijngaard, Henk A. Dijkstra

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Geoengineering
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOcean gyreInitializationEnvironmental scienceClimatologyClimate modelGreenhouse gasStratosphereAtmospheric sciencesAerosolGlobal warmingTransferabilityCollateral damageMeteorologyComputer sciencePhysicsClimate changeOceanographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Solar Radiation Modification (SRM) is a collection of hitherto hypothetical methods that would reflect a small fraction of incoming solar radiation, thereby cooling the Earth and reducing the impact of greenhouse gas forcing, albeit imperfectly. The best-researched method so far is Stratospheric Aerosol Injection (SAI), which would work by injecting a reflective aerosol (e.g. sulphate) or a precursor gas (e.g. SO2) into the stratosphere.Previous studies (e.g., Tilmes et al, 2018, 2020, Xie et al., 2022) have shown that SAI and other SRM methods can reduce or even prevent Atlantic Meridional Overturning Circulation (AMOC) weakening. No dedicated study has however been done on the effect of SRM on the Subpolar Gyre (SPG). Also, most SRM modelling studies focus on present-day (2020) or at least speedy initialization of SRM. In reality, SRM might only begin many decades from now, if at all. In our study, we investigate whether delaying SRM will cause irreversible changes to the AMOC and the SGP. To this end we compare three scenarios in the CESM2 model:Control: An extreme warming scenario (RCP8.5) without SAI SAI2020: As Control, but keeping global mean surface temperature constant by means of SAI from 2020 onwards SAI2080: As Control, but starting SAI from 2080 such as to bring global mean surface temperature to 2020 levels and keeping it constant thereafter. These are extreme scenarios, not intended to represent plausible policy choices but meant to investigate whether irreversibility can occur in principle.We find that in Control AMOC weakens from 16 Sv in 2020 to 7 Sv in 2100, while in SAI2020, it only weakens to 12 Sv. In SAI2080, AMOC stops weakening after 2080, but does not recover (at least till 2100) to the strength it has in SAI2020. Thus, delayed SAI cannot quickly revert AMOC weakening, if at all. This has effects on the local climate, in particular overcooling around the North Atlantic, and even the interhemispheric temperature gradient.In addition, we find for Control, that deep convection (i.e. deep mixed layers in winter) ceases in the Labrador sea around 2050 and south of Iceland around 2070. Under SAI2020, deep convection remains active south of Iceland. Under SAI2080, deep convection does not recover by 2100.We conclude that SAI is not a perfect “emergency brake” for global warming: If action is delayed, changes in ocean circulation persist at least for several decades. However, we stress that other, including political, factors must be taken into account when considering (near-term) SAI, and that phasing out greenhouse gas emissions must remain the primary tool of climate policy.

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)0,003
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,239 · 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
Résumé présentoui

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