Radiative forcing pattern and its change controlled by forcing agents and environmental factors
Notice bibliographique
Résumé
<!--!introduction!--><b></b> The radiative forcing of greenhouse gases and aerosols has characteristic distribution patterns, which influence global and regional energy budgets and lead to profound climate responses. Because of the multivariable-function nature of radiative transfer, the forcing distribution is controlled by forcing agents, as well as environmental variables. In this work, we aim to 1) determine the pattern of the radiative forcing of greenhouse gases and aerosols based on accurate radiative transfer computations, and 2) to quantify the effects of both forcing agents and environmental factors on the distribution pattern based on analytical equations determined from statistical analysis. We find that the majority of the temporospatial variance of the greenhouse gas and aerosol forcing can be well explained by multivariate regression models. Based on the radiative sensitivities quantified from this approach, we then assess how the changes in the respective controlling factors lead to the changes, as well as the inter-climate model differences, in the forcing magnitude and distribution. A few interesting and important environmental effects are identified. For example, the change in surface albedo is found to strongly influence the trend in the regional aerosol forcing in the Arctic, as well as the meridional energy transport in this region.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».