Contributions of Driving Factors to Variations in Global Surface Solar Radiation
Notice bibliographique
Résumé
Observations have recorded significant decadal changes in the global surface solar radiation (SSR) over the past, a phenomenon known as the ‘global dimming’ and ‘brightening’. Many studies suggest that changes of SSR are dominated by aerosols, clouds, and other influences at the atmosphere. However, due to the lack of suitable data and methodology, there are few global evaluations and quantitative work that reveal the relative importance of impacting factors on the SSR trends. In this study, a linear regression method is used to investigate the driving factors of global SSR and to quantify their contributions to the long-term change and distribution of SSR. Based on a reanalysis dataset, from 2000 to 2023, the distributions and trends of SSR can be well explained by the linear regression model, with crucial variables such as aerosol optical depth (AOD), cloud radiative effect and water vapor as predictors. The model performs particularly well at low and middle latitudes. We find that under all sky condition, cloud radiative effect causes approximately 70% of the variation in SSR, which has the strongest influence on SSR among the other predictors. In addition, all-sky SSR also shows very high sensitivity to water vapor and AOD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».