Radiative feedback of dust aerosols on the East Asian dust storms
Notice bibliographique
Résumé
A new radiative parameterization scheme of dust aerosol has been developed within a mesoscale dust storm (DS) forecasting model to study the direct radiation of dust aerosol by incorporating both online forecasted dust concentrations and the updated dust reflective index. The radiation‐induced temperature variations are fed back online to the model dynamics, resulting in two‐way interactions between meteorology and dust aerosols. For a typical DS of 16–18 April 2006 in East Asia, the study shows that the strong extinction by dust leads to significant changes in the radiation flux from surface to the top of atmosphere, which tends to decrease the air temperature in the lower dust aerosol layers but to increase the air temperature in the upper dust aerosol layers. Consequently, variations of 3‐D temperature fields reduce the cold air in the upper atmosphere, increase the sea level air pressure, decrease surface wind velocity, and eventually weaken the Mongolian cyclones owing to the blocking effects. These changes, in return, have impacts on the emission, transport, and deposition processes of DS. The interactively simulated total dust emission from the ground is reduced by over 50%, and the 72‐hour averaged optical depth of dust aerosols declines by about 33% compared to the one‐way model without dust direct radiative feedback, which indicates strong negative feedback effects. The findings of this study also suggest that online calculation of dust direct radiative effects in a mesoscale dust prediction model may lead to an improvement in the prediction of meteorological elements such as temperature, wind, and pressure during the dust events owing to its improved calculation accuracy of regional radiation budgets.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».