Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The tropical tropopause layer (TTL) is the transition region between the well-mixed convective troposphere and the radiatively controlled stratosphere and plays a crucial role for air mass transport between these layers. In this paper, we present updated trends of TTL and lower stratospheric temperature from radiosonde and Global Navigation Satellite System – Radio Occultation (GNSS-RO) data and evaluate temperature trends in the reanalysis data sets ERA5, JRA-3Q, and MERRA-2. Given its importance in determining the concentration of water vapor entering the stratosphere, we focused in particular on temperature trends at the cold point tropopause, which we determined from radiosonde observations by removing time-varying bias effects from trends based on unadjusted data. From 1980 to 2023, cold point tropopause cooling is shown in radiosondes, overestimated by JRA-3Q and underestimated by MERRA-2 and ERA5. Splitting into two periods reveals a shift in TTL temperature trends: cooling (1980–2001) to warming (2002–2023) across all datasets, highlighting post-2002 changes in tropical tropopause dynamics. Tropical upwelling estimates from the three reanalyses show opposite trends for 1980–2001 compared to 2002–2023 consistent with the cold point and lower stratosphere temperature trends. While the vertical residual circulation increased before 2000 consistent with cold point cooling, the circulation trends turned to zero (MERRA-2, JRA-3Q) or became positive (ERA5) after 2000 consistent with cold point warming. Between 2002–2023, GNSS-RO and reanalysis show significant warming at the cold point and lower stratosphere, aligning with observed patterns and seasonality. Warming trends anticorrelate with tropospheric cooling, strongest where upper troposphere cooling appears.
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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 | 0,002 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,018 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,191 | 0,151 |
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 ».