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Enregistrement W6921996286 · doi:10.13016/mpau-tqsp

Simulation and Projection of Global Temperature Change and Recovery of Extra-polar Ozone using Multiple Linear Regression Models

2022· other· en· W6921996286 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDigital Repository at the University of Maryland (University of Maryland College Park) · 2022
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGreenhouse gasGlobal warmingGlobal temperatureClimate changeAerosolClimate modelLinear regressionMethaneProjection (relational algebra)Ozone

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate change and the depletion of the ozone layer are two important global environmental problems caused by the release of gases into the atmosphere. This dissertation uses multiple linear regression to quantify the natural and human components that affect Earth’s global mean surface temperature (GMST) and the thickness of the ozone layer. To analyze changes in Earth’s climate, the Empirical Model of Global Climate (EM-GC) is used to simulate and project variations in GMST. Numerous scenarios of greenhouse gas and aerosol emissions are considered to analyze the probability of achieving the 1.5 and 2.0°C warming goals set by the Paris Agreement. There is a 53% likelihood of the rise in GMST staying below 1.5°C if the world follows the greenhouse gas and aerosol emissions in SSP1-2.6, and a 64% probability of staying below 2.0°C if the world follows SSP4-3.4. The amount of warming attributed to humans from 1975 to 2014 based on the EM-GC is 0.157°C decade−1 (range of 0.120 to 0.195°C decade−1). Multi-model output from the Coupled Model Intercomparison Project Phase 6 (CMIP6) indicates humans contributed 0.221°C decade−1 (0.151 to 0.299°C decade−1) of warming from 1975 to 2014, which is notably faster warming than inferred from the historical climate record. The rise in GMST at 2×preindustrial concentrations of carbon dioxide is also examined. The effects of increasing methane emissions are discussed, as well as the timeline for emitting the remainder of the world’s carbon budget. Humans can emit another 150 ± 79 Gt C after 2019 to have a 66% likelihood of limiting warming to 1.5°C and another 400 ± 104 Gt C to have the same probability of limiting warming to 2.0°C. Given the estimated emission of 11.7 Gt C per year for 2019 due to human activities, carbon and methane emissions must be severely curtailed in the next 10 years to achieve the 1.5°C goal of the Paris Agreement. The results from the EM-GC are compared to other reduced complexity climate models (RCMs) as part of an international collaboration, as well as multi-model output from CMIP6. All RCMs, including the EM-GC, show that the CMIP6 global climate models warm too quickly. To analyze changes in the ozone layer due to human activities, a multiple linear regression model is used that includes equivalent effective stratospheric chlorine (EESC) as a measure of the human effect on ozone. Results using the updated EESC calculation indicate anthropogenic, very short-lived chlorine (VSL Cl) species not regulated by the Montreal Protocol have already caused a seven-year delay in the recovery of the ozone layer. Future simulations indicate that if human emissions of VSL Cl species continue to rise, the recovery of the ozone layer could be delayed up to 25 years.

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)0,002
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,098
Score d'incertitude au seuil0,195

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,183 · 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

Citations0
Publié2022
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