Strengthening atmospheric greenhouse effect in the Arctic evidenced by long-term records of downwelling longwave radiance spectrum
Notice bibliographique
Résumé
Arctic Amplification, the accelerated warming of the Arctic compared to lower latitude, remains poorly understood, particularly regarding the role of clouds. In this study, we analyze 26 years of Downwelling Longwave Radiation (DLR) measurements from an Extended-range Atmospheric Emitted Radiance Interferometer (E-AERI) at the U.S. Department of Energy's North Slope of Alaska site. Our analysis reveals a pan-spectral increase in DLR under all sky conditions, primarily driven by an enhanced greenhouse effect from thick/low clouds and greenhouse gases. We find that the observed DLR trends are primarily driven by radiance changes within individual sky conditions, rather than changes in cloud fraction, suggesting fundamental shifts in atmospheric emissivity and/or temperature. Comparative analysis between the Southern Great Plains (mid-latitude) and North Slope of Alaska (high-latitude) sites demonstrates that clouds impact the longwave surface energy balance differently between the two locations. In the Arctic, the pan-spectral increase in DLR trend dampens out the radiative cooling of the warming surface, contributing significantly to Arctic Amplification. Consistent positive trends are found in the far-infrared, a spectral region sensitive to even small changes of the dry and cold Arctic’s atmosphere and of significant interest in the current warming context. Additionally, we observe a relatively weaker DLR trend in the ozone absorption band under every sky condition, indicating a tropospheric ozone radiative forcing in the Arctic climate.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».