論文の概要: Using Non-Linear Causal Models to Study Aerosol-Cloud Interactions in the Southeast Pacific

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.15084v1
• Date: Thu, 28 Oct 2021 13:00:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-29 16:52:00.992996
• Title: Using Non-Linear Causal Models to Study Aerosol-Cloud Interactions in the Southeast Pacific
• Title（参考訳）: 非線形因果モデルによる南東太平洋のエアロゾル-雲相互作用の研究
• Authors: Andrew Jesson and Peter Manshausen and Alyson Douglas and Duncan Watson-Parris and Yarin Gal and Philip Stier
• Abstract要約: エアロゾルは雲に入り、雲凝縮核(CCN)として働く CCNの増加は平均雲滴径を減少させる。 滴の大きさが小さくなれば、より明るく、膨張し、より長く続く雲が、より多くの日光を反射するようになる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.685315288691466
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Aerosol-cloud interactions include a myriad of effects that all begin when aerosol enters a cloud and acts as cloud condensation nuclei (CCN). An increase in CCN results in a decrease in the mean cloud droplet size (r$_{e}$). The smaller droplet size leads to brighter, more expansive, and longer lasting clouds that reflect more incoming sunlight, thus cooling the earth. Globally, aerosol-cloud interactions cool the Earth, however the strength of the effect is heterogeneous over different meteorological regimes. Understanding how aerosol-cloud interactions evolve as a function of the local environment can help us better understand sources of error in our Earth system models, which currently fail to reproduce the observed relationships. In this work we use recent non-linear, causal machine learning methods to study the heterogeneous effects of aerosols on cloud droplet radius.
• Abstract（参考訳）: エアロゾルと雲の相互作用は、エアロゾルが雲に入り、雲凝縮核(CCN)として働くときに始まる無数の効果を含む。 CCNの増加は、平均雲滴サイズの減少をもたらす(r$_{e}$)。 滴の大きさが小さくなれば、より明るく、膨張し、より長く続く雲がより多くの日光を反射し、地球を冷却する。 地球全体では、エアロゾルと雲の相互作用は地球を冷やすが、その効果の強さは異なる気象条件に対して不均一である。 エアロゾルと雲の相互作用をローカル環境の機能としてどのように発展させるかを理解することは、地球系モデルにおけるエラーの原因を理解するのに役立つ。 本研究では、最近の非線形因果機械学習手法を用いて、エアロゾルの雲滴半径に対する不均一効果を研究する。

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