MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7112132412

Understanding Drivers of Stratospheric Ozone Change and Fingerprinting its Recovery

2025· dissertation· W7112132412 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDSpace@MIT (Massachusetts Institute of Technology) · 2025
Typedissertation
Langue
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric Ozone and Climate
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOzone layerOzoneOzone depletionMontreal ProtocolChlorineBox modelSink (geography)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Stratospheric ozone serves as Earth’s natural protective layer, shielding the surface from harmful ultraviolet radiation. The discovery of the Antarctic ozone “hole” in the late 1980s raised significant societal and scientific concern, prompting the rapid regulation of ozonedepleting substances (ODSs) under international treaties. While the signs of ozone recovery have begun, new challenges continue to arise. This thesis investigates three critical factors driving stratospheric ozone changes and influencing the detection of ozone recovery: (1) ODS emissions, (2) chemical chlorine processes, and (3) internal climate variability. With ODS emissions being regulated under the Montreal Protocol and studies now focusing on illicit new production on the order of tens of gigagrams per year, the ocean’s role as both a natural source and sink of ODSs becomes increasingly important. However, these processes have often been overlooked or highly simplified in past ozone assessments. Using a hierarchy of models, from simple box models to global ocean general circulation models, I quantified the ocean’s uptake and release of various ODSs. Chapter 2 examines the ocean’s uptake of chlorofluorocarbons (CFCs), particularly emphasizing its influence on recent illicit CFC emissions estimation. Chapter 3 extends this analysis to include ocean uptake and potential microbial degradation processes, evaluating their effects on emission estimates for various hydrochlorofluorocarbons (HCFCs) and hydrofluorocarbons (HFCs), which are chemical constituents that have been used to replace CFCs. Once these man-made ODSs reach the stratosphere, they are photolyzed to chlorine reservoir species (e.g., HCl and ClONO2), which, through heterogeneous reactions, can transform into reactive chlorine that depletes ozone. While heterogeneous chlorine activation on volcanic ash is well understood, the unprecedented 2020 Australian wildfires raised new questions about chemical processes on smoke particles. This knowledge gap existed because only a few wildfires had injected significant amounts of smoke particles into the stratosphere during the satellite era. Leveraging over 30 years of satellite data, I separated chemical and dynamic processes affecting chlorine reservoir species to quantify chemical chlorine activation across different aerosol types. In Chapter 4, I developed a new approach to quantitatively estimate the onset temperature for chemical chlorine activation after the 2020 Australian wildfire using satellite observations. Chapter 5 applies this method to compare the impact of chemical chlorine activation from two independent wildfire events with that from a series of volcanic eruptions of varying magnitudes. Despite emerging challenges such as illicit emissions and recent wildfires and volcanic eruptions, advancements in observational records, our understanding of ozone chemistry, and computational power have significantly enhanced our ability to quantitatively detect and attribute stratospheric ozone changes. In Chapter 6, I applied a pattern-based “fingerprinting” technique to quantitatively separate the contributions of ODS forcing from other external forcings and internal variabilities in satellite observations. This analysis shows that Antarctic ozone increases cannot be explained by climate internal variability alone, providing strong confidence that ozone recovery is underway, primarily driven by human efforts to reduce ODS emissions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,357
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,249
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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDSpace@MIT (Massachusetts Institute of Technology)Même sujetAtmospheric Ozone and ClimateTravaux en français237 207