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Étude de la variabilité et la tendance de l'ozone stratosphérique au-dessus des tropiques et subtropiques sud

2016· dissertation· W7147058131 on OpenAlexaboutno aff
Mohamed Toihir Abdoulwahab

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Language
FieldEarth and Planetary Sciences
TopicAtmospheric Ozone and Climate
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsStatistical analysisCost analysisProspection

Abstract

fetched live from OpenAlex

L'ozone joue un rôle primordial sur l'équilibre photochimique de l'atmosphère et participe au processus d'équilibrage radiatif entre les deux hémisphères (Mecke, 1931). Dans la troposphère, l'ozone détermine la capacité oxydante de la majorité des gaz et absorbe continuellement dans la stratosphère les radiations ultraviolettes nocives (McMicheal et al., 2003). D'où l'intérêt de surveiller la variation de la couche d'ozone de façon régulière. Il a été constaté au début des années 80, une diminution inquiétante et progressive de la colonne totale de l'ozone dûe aux émissions anthropiques des substances riches en chlore, brome et fluor. Ce constat a conduit au Protocole de Montréal en 1987 dont l'objectif est de mettre en place une politique internationale visant à réduire les émissions des substances appauvrissant l'ozone. Dix ans après la signature du dit Protocole, la concentration de ces substances commence à diminuer dans l'atmosphère et la prospection d'un recouvrement progressif de la couche d'ozone demeure aujourd'hui un sujet d'actualité (UNEP/PNUE, 2009 ; OMM, 2010 et 2014). Les besoins d'aujourd'hui sont de réaliser des mesures continues et fiables de l'ozone dont leurs exploitation dans des méthodes et/ ou des modèles bien adaptés à la problématique aideront la communauté à suivre l'évolution de l'ozone et d'estimer les tendances à long terme. Dans ce travail, une variété de produits d'ozone issue de différents instruments a été combinée pour construire des bases des données fiables et homogènes afin d'étudier sa variabilité et d'estimer la tendance de l'ozone dans les régions tropicale et subtropicale sud. L'application de ces bases de données sur les ondelettes a permis d'identifier les principaux forçages qui contrôlent la variabilité de l'ozone et la période de retour associée à chaque forçage. Il s'agit des variations saisonnières du climat, les oscillations quasi-biennales, les oscillations australes El-Niño et l'activité solaire dont le cycle moyen est évalué à 11ans. Le comportement et l'influence de chacun de ces paramètres sur la viabilité de l'ozone sont étudiés. Cette étude est faite en s'appuyant sur des méthodes statistiques et sur le modèle Trend-Run. Avec ce modèle, la part de contribution et la réponse de chaque paramètre sur la variabilité de l'ozone sont quantifiées. Les résultats sur les tendances montrent une augmentation de la couche d'ozone avec un taux variant entre 0 et 2.78% par décade (selon la région et le site) sur la période 1998-2012. Cette amélioration est bien observée au-dessus de 22km, surtout aux subtropiques par rapport à la région équatoriale.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.078
Threshold uncertainty score0.156

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.008
GPT teacher head0.277
Teacher spread0.269 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2016
Admission routes1
Has abstractyes

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