The increasingly dominant role of climate change on length of day variations
Notice bibliographique
Résumé
The melting of ice sheets and global glaciers results in sea-level rise, a pole-to-equator mass transport increasing Earth's oblateness and resulting in an increase in the length of day (LOD). Here, we use observations and reconstructions of mass variations at the Earth's surface since 1900 to show that the climate-induced LOD trend hovered between 0.3 and 1.0 ms/cy in the 20th century, but has accelerated to 1.33 [Formula: see text] 0.03 ms/cy since 2000. We further show that surface mass transport fully explains the accelerating trend in the Earth oblateness observed in the past three decades. We derive an independent measure of the decreasing LOD trend induced by Glacial Isostatic Adjustment (GIA) of [Formula: see text]0.80 [Formula: see text] 0.10 ms/cy, which provides a constraint for the mantle viscosity. The sum of this GIA rate and lunar tidal friction fully explains the secular LOD trend that is inferred from the eclipse record in the past three millennia prior to the onset of contemporary climate change. Projections of future climate warming under high emission scenarios suggest that the climate-induced LOD rate may reach 2.62 [Formula: see text] 0.79 ms/cy by 2100, overtaking lunar tidal friction as the single most important contributor to the long-term LOD variations.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».