Recent Lower Stratospheric Ozone Trends in CCMI‐2022 Models: Role of Natural Variability and Transport
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Lower stratospheric ozone between 60°S and 60°N has continued to decline since 1998, despite the reduction of ozone‐depleting substances following the Montreal Protocol. Previous studies have shown that, while chemistry‐climate models reproduce the negative ozone trend in the tropical lower stratosphere as a response to increased upwelling, they fail to capture the ozone decline in northern midlatitudes. This study revisits recent lower stratospheric ozone trends over the period 1998–2018 using two types of simulations from the new Chemistry Climate Model Initiative 2022 (CCMI‐2022): REF‐D1, with observed sea surface temperatures, and REF‐D2, with simulated ocean. The observed negative trend in midlatitudes falls within the range of model trends, especially when considering simulations with observed boundary conditions. There is a large spread in the simulated midlatitudes ozone trends, with some simulations showing positive and others negative trends. A multiple linear regression analysis shows that the spread in the trends is not explained by the different linear response to external forcings (solar cycle, global warming, and ozone‐depleting substances) or to the main variability modes (El Niño‐Southern Oscillation and the quasi‐biennial oscillation) but is instead attributed to internal atmospheric variability. Moreover, the fact that some models show very different trends across members, while other models show similar trends in all members, suggests fundamental differences in the representation of the internal variability of ozone transport across models. Indeed, we report substantial intermodel differences in the ozone‐transport connection on interannual timescales and we find that ozone trends are closely coupled to transport trends.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».