推定クラウドトップエントレインメントインデックスは、肯定的な低クラウドカバーフィードバックを説明しています

亜熱帯海洋低雲の覆い（LCC）が地球温暖化にどのように反応するかは、将来の気候変動における不確実性の主要な原因です。推定された反転強度（EIS）はLCCの良好な予測指数ですが、温暖化によるLCCの変化を評価するために適用すると深刻な制限があります。世界の気候モデル（GCM）の将来の気候シミュレーションでのEISの増加にもかかわらず、LCCは減少します。この作業では、最先端のGCMSを使用して、最近提案された推定クラウドトップエントレインメントインデックス（ECTEI）が、暖かい海面温度（SST）気候のLCCと一貫して減少することを示します。結合GCMによって予測されるパターン化されたSST温暖化の場合、ecteiは亜熱帯海洋LCCフィードバックを-0.41±0.28％K -1（90％CI）に制約し、実質的に確実な肯定的なフィードバックを意味します。ecteiは、クラウドトップのエントレインメントプロセスの観点からの以前の研究におけるEISとSSTの変化の線形組み合わせに基づいて、LCCの変化のヒューリスティックモデルを物理的に説明しています。

How subtropical marine low cloud cover (LCC) will respond to global warming is a major source of uncertainty in future climate change. Although the estimated inversion strength (EIS) is a good predictive index of LCC, it has a serious limitation when applied to evaluate LCC changes due to warming: The LCC decreases despite increases in EIS in future climate simulations of global climate models (GCMs). In this work, using state-of-the-art GCMs, we show that the recently proposed estimated cloud-top entrainment index (ECTEI) decreases consistently with LCC in warmer sea surface temperature (SST) climates. For the patterned SST warming predicted by coupled GCMs, ECTEI can constrain the subtropical marine LCC feedback to -0.41 ± 0.28% K-1 (90% CI), implying virtually certain positive feedback. ECTEI physically explains the heuristic model for LCC changes based on a linear combination of EIS and SST changes in previous studies in terms of cloud-top entrainment processes.