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Enregistrement W4408441292 · doi:10.5194/egusphere-egu25-3831

Historical stratospheric aerosol optical properties and volcanic sulfur emissions for CMIP7 Fast Track

2025· preprint· en· W4408441292 sur OpenAlexaff
Thomas J. Aubry, Matthew Toohey, Anja Schmidt, Mahesh Kovilakam, Michael Sigl, Sujan Khanal, Man Mei Chim, Ben Johnson, Simon Carn, Magali Verkerk, Zebedee Nicholls, Isabel Smith

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric Ozone and Climate
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStratosphereAerosolSulfate aerosolEnvironmental scienceVolcanoSatelliteForcing (mathematics)ClimatologyAtmospheric sciencesClimate modelMeteorologyGreenhouse gasIce coreRadiative forcingClimate changeGeologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Stratospheric aerosols, most of which originate from explosive volcanic sulfur emissions into the stratosphere, are a key natural driver of climate variability. They are thus one of the forcings provided by the Coupled Model Intercomparison Project (CMIP) Climate Forcings Task Team for the CMIP7 Fast Track, a set of climate model experiments designed to deliver the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) 7th assessment cycle. In this work, we document the final version of the stratospheric aerosol forcing datasets delivered to modelling groups for CMIP7 Fast Track. Our datasets cover the 1750-2023 period to meet to the need of modelling groups who might run extended historical simulations starting in 1750 instead of 1850. We produced one volcanic stratospheric sulfur emission dataset catering for the needs of models which have a prognostic interactive stratospheric aerosol scheme, as well as a stratospheric sulfate aerosol optical property dataset required by models that cannot interactively simulate stratospheric sufate aerosols. For the satellite era (from 1979 onwards), sulfur emissions and sufate aerosol optical properties are based on the MSVOLSO2L4 and GloSSAC datasets, respectively. For the pre-satellite era (1750-1978), the emission dataset is based on ice-core datasets complemented by the geological record for small-moderate magnitude eruptions not captured in ice-core records. Although inferring emissions of these eruptions from the geological record is highly uncertain, our approach minimizes an important bias in the pre-satellite era forcing, both in terms of mean and variability. The pre-satellite aerosol optical property dataset is directly derived from emissions using an updated version of EVA_H, a reduced-complexity volcanic aerosol model. This ensures methodological consistency between our emission and optical property datasets, and maximizes consistency with methodologies used in the paleoclimate (PMIP) and volcanic forcing (VolMIP) model intercomparison projects in CMIP6. We will present extensive comparison between our CMIP7 Fast Track dataset and the CMIP6 dataset. Last, we will discuss the main challenges to improve stratospheric aerosol datasets in the future and to move to high frequency (yearly or less) extension and update instead of an ad-hoc production for each CMIP phase.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,196 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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