Ozone in a stratospheric aerosol injection scenario
Notice bibliographique
Résumé
<!--!introduction!--> Stratospheric aerosol injection (SAI) holds the potential to offset some of the future warming of the Earth's surface. It comes with many potentially dangerous side effects, however, which are currently poorly constrained. A major concern is the effect on stratospheric ozone, which could be delayed in its recovery, given that ozone-depleting substances will take decades to be completely removed. We are interested in ozone depletion and recovery in a scenario, where SAI is employed to keep the global surface temperature constant. Previous analyses have been conducted with models that have widely different treatments of aerosol microphysics and chemistry. To isolate and estimate the uncertainty of the chemical and dynamical effects in a multi-model context, CCMI-2022 proposed a new senD2-sai experiment, where the ocean is kept fixed and the elevated stratospheric aerosol burden, thus, only affects the middle atmospheric composition and temperature. Stratospheric aerosols are also uniformly prescribed for all participating models in order to minimize the uncertainty arising from the treatment of aerosol microphysics. In our work, we perform these experiments with our aerosol-chemistry-climate model SOCOLv4.0, and compare our results with other CCMI-2022 models, with a focus on the stratospheric ozone and temperature changes. We evaluate the role of individual processes, such as ozone destruction cycles and changes in large-scale transport. We also discuss aerosol forcing implementation issues, as this will help in the interpretation of the main inter-model uncertainties. Finally, we discuss the implications of this work for our understanding of ozone in the context of mitigation via SAI.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».