Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The Global Space-based Stratospheric Aerosol Climatology (GloSSAC) is essential for understanding and modeling the climatic impacts of stratospheric aerosols. It primarily relies on data from the Stratospheric Aerosol Gas Experiment (SAGE) satellite series, supplemented by the Optical Spectrograph and Infrared Imaging System (OSIRIS) and the Cloud-Aerosol Lidar and Infrared Pathfinder Satellite Observations (CALIPSO). GloSSAC currently provides stratospheric aerosol extinction coefficients and aerosol optical depths at 525 and 1020 nm. With CALIPSO decommissioned and OSIRIS nearing the end of its operational life, SAGE III/ISS will soon become the sole data source for GloSSAC, but it will only be available as long as the International Space Station (ISS) is operational, around 2030. Therefore, incorporating other measurements, such as those from the Ozone Mapping and Profiler Suite limb profiler (OMPS-LP), is critical. OMPS-LP has provided continuous aerosol extinction coefficient measurements since 2012 with a retrieval algorithm developed by NASA (OMPS(NASA)). However, OMPS(NASA) has been shown to overestimate aerosol extinction coefficients, particularly after the 2022 Hunga Tonga eruption, compared to the tomographic retrieval of OMPS developed by the University of Saskatchewan (OMPS(SASK)) and SAGE III/ISS. Our analysis shows that OMPS(NASA) indeed exhibits a consistently high bias (>50 %) following large volcanic eruptions and pyrocumulonimbus plumes from intense wildfires, while OMPS(SASK) shows reasonable agreement with SAGE III/ISS between 40° S and 40° N. This overestimation by OMPS(NASA) leads to an overestimation of the aerosol effective radiative forcing (ERF) and the associated model-simulated global surface temperature response by about a factor of two.
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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 | 0,003 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,022 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,226 | 0,181 |
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 ».