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Enregistrement W1978126541 · doi:10.5194/acp-11-3949-2011

Analysis of reactive bromine production and ozone depletion in the Arctic boundary layer using 3-D simulations with GEM-AQ: inference from synoptic-scale patterns

2011· article· en· W1978126541 sur OpenAlexafffund
K. Toyota, J. C. McConnell, Alexandru Lupu, Lori Neary, C. A. McLinden, Andreas Richter, R. Kwok, K. Semeniuk, J. W. Kaminski, Sunling Gong, J. Jarosz, Martyn P. Chipperfield, Christopher E. Sioris

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensYork UniversityEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesNational Centre for Earth ObservationNatural Environment Research CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversität BremenEuropean CommissionNational Oceanic and Atmospheric AdministrationSight Research UKCanadian Foundation for Climate and Atmospheric SciencesOntario Innovation Trust
Mots-clésBromineSea iceSnowpackArcticAtmosphere (unit)OzoneSnowAtmospheric sciencesEnvironmental scienceOzone depletionArctic ice packClimatologyMixing ratioChemistryMeteorologyOceanographyGeologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Episodes of high bromine levels and surface ozone depletion in the springtime Arctic are simulated by an online air-quality model, GEM-AQ, with gas-phase and heterogeneous reactions of inorganic bromine species and a simple scheme of air-snowpack chemical interactions implemented for this study. Snowpack on sea ice is assumed to be the only source of bromine to the atmosphere and to be capable of converting relatively stable bromine species to photolabile Br2 via air-snowpack interactions. A set of sensitivity model runs are performed for April 2001 at a horizontal resolution of approximately 100 km×100 km in the Arctic, to provide insights into the effects of temperature and the age (first-year, FY, versus multi-year, MY) of sea ice on the release of reactive bromine to the atmosphere. The model simulations capture much of the temporal variations in surface ozone mixing ratios as observed at stations in the high Arctic and the synoptic-scale evolution of areas with enhanced BrO column amount ("BrO clouds") as estimated from satellite observations. The simulated "BrO clouds" are in modestly better agreement with the satellite measurements when the FY sea ice is assumed to be more efficient at releasing reactive bromine to the atmosphere than on the MY sea ice. Surface ozone data from coastal stations used in this study are not sufficient to evaluate unambiguously the difference between the FY sea ice and the MY sea ice as a source of bromine. The results strongly suggest that reactive bromine is released ubiquitously from the snow on the sea ice during the Arctic spring while the timing and location of the bromine release are largely controlled by meteorological factors. It appears that a rapid advection and an enhanced turbulent diffusion associated with strong boundary-layer winds drive transport and dispersion of ozone to the near-surface air over the sea ice, increasing the oxidation rate of bromide (Br−) in the surface snow. Also, if indeed the surface snowpack does supply most of the reactive bromine in the Arctic boundary layer, it appears to be capable of releasing reactive bromine at temperatures as high as −10 °C, particularly on the sea ice in the central and eastern Arctic Ocean. Dynamically-induced BrO column variability in the lowermost stratosphere appears to interfere with the use of satellite BrO column measurements for interpreting BrO variability in the lower troposphere but probably not to the extent of totally obscuring "BrO clouds" that originate from the surface snow/ice source of bromine in the high Arctic. A budget analysis of the simulated air-surface exchange of bromine compounds suggests that a "bromine explosion" occurs in the interstitial air of the snowpack and/or is accelerated by heterogeneous reactions on the surface of wind-blown snow in ambient air, both of which are not represented explicitly in our simple model but could have been approximated by a parameter adjustment for the yield of Br2 from the trigger.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,146

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,199 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations93
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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