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Enregistrement W1989803890 · doi:10.5194/acp-13-7997-2013

Multi-model mean nitrogen and sulfur deposition from the Atmospheric Chemistry and Climate Model Intercomparison Project (ACCMIP): evaluation of historical and projected future changes

2013· article· en· W1989803890 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesSLAC National Accelerator LaboratoryOffice of ScienceScheme for Promotion of Academic and Research CollaborationNorges ForskningsrådLawrence Livermore National LaboratoryMinisterio de Ciencia e InnovaciónU.S. Department of EnergyEuropean CommissionNational Oceanic and Atmospheric AdministrationSight Research UKCanadian Foundation for Climate and Atmospheric SciencesOffice of Polar ProgramsUniversity Corporation for Atmospheric ResearchCentre National de la Recherche ScientifiqueBattelleNational Aeronautics and Space AdministrationPacific Northwest National LaboratoryNatural Environment Research CouncilEngineering and Physical Sciences Research CouncilNational Energy Research Scientific Computing CenterNational Center for Atmospheric ResearchNational Science Foundation
Mots-clésDeposition (geology)Ice coreClimate changeAtmospheric sciencesRepresentative Concentration PathwaysEnvironmental scienceClimatologyClimate modelNitrogenAir quality indexReactive nitrogenNorthern HemisphereSouthern HemisphereChemistryMeteorologyGeographyGeologyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. We present multi-model global datasets of nitrogen and sulfate deposition covering time periods from 1850 to 2100, calculated within the Atmospheric Chemistry and Climate Model Intercomparison Project (ACCMIP). The computed deposition fluxes are compared to surface wet deposition and ice core measurements. We use a new dataset of wet deposition for 2000–2002 based on critical assessment of the quality of existing regional network data. We show that for present day (year 2000 ACCMIP time slice), the ACCMIP results perform similarly to previously published multi-model assessments. For this time slice, we find a multi-model mean deposition of approximately 50 Tg(N) yr−1 from nitrogen oxide emissions, 60 Tg(N) yr−1 from ammonia emissions, and 83 Tg(S) yr−1 from sulfur emissions. The analysis of changes between 1980 and 2000 indicates significant differences between model and measurements over the United States but less so over Europe. This difference points towards a potential misrepresentation of 1980 NH3 emissions over North America. Based on ice core records, the 1850 deposition fluxes agree well with Greenland ice cores, but the change between 1850 and 2000 seems to be overestimated in the Northern Hemisphere for both nitrogen and sulfur species. Using the Representative Concentration Pathways (RCPs) to define the projected climate and atmospheric chemistry related emissions and concentrations, we find large regional nitrogen deposition increases in 2100 in Latin America, Africa and parts of Asia under some of the scenarios considered. Increases in South Asia are especially large, and are seen in all scenarios, with 2100 values more than double their 2000 counterpart in some scenarios and reaching > 1300 mg(N) m−2 yr−1 averaged over regional to continental-scale regions in RCP 2.6 and 8.5, ~ 30–50% larger than the values in any region currently (circa 2000). However, sulfur deposition rates in 2100 are in all regions lower than in 2000 in all the RCPs. The new ACCMIP multi-model deposition dataset provides state-of-the-science, consistent and evaluated time slice (spanning 1850–2100) global gridded deposition fields for use in a wide range of climate and ecological studies.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,967
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,212 · 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