Characterization of soil dust aerosol in China and its transport and distribution during 2001 ACE‐Asia: 2. Model simulation and validation
Notice bibliographique
Résumé
A size‐segregated soil dust emission and transport model, Northern Aerosol Regional Climate Model (NARCM), was used to simulate the production and transport of Asian soil dust during the Aerosol Characterization Experiment‐Asia (ACE‐Asia) period from March to May 2001. The model is driven by the NCEP reanalyzed meteorology and has all the atmospheric aerosol physical processes of soil dust: production, transport, growth, coagulation, and dry and wet deposition. A Chinese soil texture map that infers the soil grain‐size distribution with 12 categories was generated to drive the size‐distributed soil dust emission scheme [ Alfaro et al. , 1997 ; Marticorena and Bergametti , 1995 ]. The size distribution of vertical dust flux was derived from the observed surface dust‐size distribution in the desert regions. Parameters applicable to the Asian deserts for the dust emission scheme are assessed. Model simulations were compared with ground‐based measurements in East Asia and North America and with satellite measurements for the same period of time. The model captured most of the dust mobilization episodes during this period in China and reasonably simulated the concentrations in source regions and downwind areas from East China to western North America. About 252.8 Mt of soil dust below d < 40 μm was estimated to be emitted in the East Asian deserts between 1 March and 31 May 2001 with ∼60% attributed to four major dust storms. The vertical dust loadings above 700 hPa correlate reasonably well with Total Ozone Mapping Spectrometer aerosol index (TOMS AI) observations. The sensitivity analysis of model performance to soil size distribution, water moisture, and meteorology was carried out with the observational data to establish the most appropriate parameters and conditions for the Chinese soil dust production and transport.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».