GEM-AQ, an on-line global multiscale chemical weather modelling system: model description and evaluation of gas phase chemistry processes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Tropospheric chemistry and air quality processes were implemented on-line in the Global Environmental Multiscale weather prediction model. The integrated model, GEM-AQ, was developed as a platform to investigate chemical weather at scales from global to urban. The current chemical mechanism is comprised of 50 gas-phase species, 116 chemical and 19 photolysis reactions, and is complemented by a sectional aerosol module with 5 aerosols types. All tracers are advected using the semi-Lagrangian scheme native to GEM. The vertical transport includes parameterized subgrid-scale turbulence and large scale deep convection. Dry deposition is included as a flux boundary condition in the vertical diffusion equation. Wet deposition of gas-phase species is treated in a simplified way, and only below-cloud scavenging is considered. The emissions used include yearly-averaged anthropogenic, and monthly-averaged biogenic, ocean, soil, and biomass burning emission fluxes, as well as NOx from lightning. In order to evaluate the ability to simulate seasonal variations and regional distributions of trace gases such as ozone, nitrogen dioxide and carbon monoxide, the model was run for a period of five years (2001–2005) on a global uniform 1.5°×1.5° horizontal resolution domain and 28 hybrid levels extending up to 10 hPa. Model results were compared with observations from satellites, aircraft measurement campaigns and balloon sondes. We find that GEM-AQ is able to capture the spatial details of the chemical fields in the middle and lower troposphere. The modelled ozone consistently shows good agreement with observations, except over tropical oceans. The comparison of carbon monoxide and nitrogen dioxide with satellite measurements emphasizes the need for more accurate, year-specific emissions fluxes for biomass burning and anthropogenic sources. Other species also compare well with available observations.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».