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Enregistrement W1999139360 · doi:10.5194/acp-12-8911-2012

The global aerosol-climate model ECHAM-HAM, version 2: sensitivity to improvements in process representations

2012· article· en· W1999139360 sur OpenAlexaff
Kai Zhang, Declan O’Donnell, J. Kazil, Philip Stier, S. Kinne, Ulrike Lohmann, Sylvaine Ferrachat, Betty Croft, Johannes Quaas, Hui Wan, S. Rast, J. Feichter

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAerosolTroposphereAtmospheric sciencesSea salt aerosolParticulatesSulfate aerosolScavengingClimate modelEnvironmental scienceSulfateRelative humidityIce nucleusClimatologyChemistryMeteorologyNucleationClimate changeSea saltGeologyOceanographyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. This paper introduces and evaluates the second version of the global aerosol-climate model ECHAM-HAM. Major changes have been brought into the model, including new parameterizations for aerosol nucleation and water uptake, an explicit treatment of secondary organic aerosols, modified emission calculations for sea salt and mineral dust, the coupling of aerosol microphysics to a two-moment stratiform cloud microphysics scheme, and alternative wet scavenging parameterizations. These revisions extend the model's capability to represent details of the aerosol lifecycle and its interaction with climate. Nudged simulations of the year 2000 are carried out to compare the aerosol properties and global distribution in HAM1 and HAM2, and to evaluate them against various observations. Sensitivity experiments are performed to help identify the impact of each individual update in model formulation. Results indicate that from HAM1 to HAM2 there is a marked weakening of aerosol water uptake in the lower troposphere, reducing the total aerosol water burden from 75 Tg to 51 Tg. The main reason is the newly introduced κ-Köhler-theory-based water uptake scheme uses a lower value for the maximum relative humidity cutoff. Particulate organic matter loading in HAM2 is considerably higher in the upper troposphere, because the explicit treatment of secondary organic aerosols allows highly volatile oxidation products of the precursors to be vertically transported to regions of very low temperature and to form aerosols there. Sulfate, black carbon, particulate organic matter and mineral dust in HAM2 have longer lifetimes than in HAM1 because of weaker in-cloud scavenging, which is in turn related to lower autoconversion efficiency in the newly introduced two-moment cloud microphysics scheme. Modification in the sea salt emission scheme causes a significant increase in the ratio (from 1.6 to 7.7) between accumulation mode and coarse mode emission fluxes of aerosol number concentration. This leads to a general increase in the number concentration of smaller particles over the oceans in HAM2, as reflected by the higher Ångström parameters. Evaluation against observation reveals that in terms of model performance, main improvements in HAM2 include a marked decrease of the systematic negative bias in the absorption aerosol optical depth, as well as smaller biases over the oceans in Ångström parameter and in the accumulation mode number concentration. The simulated geographical distribution of aerosol optical depth (AOD) is better correlated with the MODIS data, while the surface aerosol mass concentrations are very similar to those in the old version. The total aerosol water content in HAM2 is considerably closer to the multi-model average from Phase I of the AeroCom intercomparison project. Model deficiencies that require further efforts in the future include (i) positive biases in AOD over the ocean, (ii) negative biases in AOD and aerosol mass concentration in high-latitude regions, and (iii) negative biases in particle number concentration, especially that of the Aitken mode, in the lower troposphere in heavily polluted regions.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations407
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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