Simulation of the tropospheric sulfur cycle in a global model with a physically based cloud scheme
Notice bibliographique
Résumé
The treatment of the sulfur cycle in the CSIRO global climate model (GCM) is described. It is substantially based on the scheme developed previously for the European Center/Hamburg (ECHAM) model, but the treatment of wet scavenging has been completely rewritten to better reflect the different properties of liquid and frozen precipitation, and the treatment of these in the model's cloud microphysical scheme. The model is able to reproduce the observed finding that wet deposition of sulfur over Europe and North America is larger in summer than in winter, but the seasonal cycle of sulfate over Europe is not well simulated. The latter is improved when the amplitude of the seasonal cycle of European emissions is increased. Below‐cloud scavenging makes an important contribution in our scheme: On omitting it, the global sulfate burden increases from 0.67 to 0.93 Tg S. On reverting to the less efficient scavenging treatment used in ECHAM, the global sulfate burden again increases from 0.67 to 0.93 Tg S, and excessive sulfate concentrations are obtained in Europe and North America. Some deficiencies in the simulation are investigated via further sensitivity tests. In particular, during the Arctic winter, the modeled sulfur dioxide (SO2) concentrations are too large, and the modeled sulfate concentrations are too small (as in most global sulfur‐cycle models). Recent laboratory experiments suggest that SO2 oxidation in ice clouds is nonnegligible. We obtain a much improved Arctic simulation when a simple treatment of SO2 oxidation in ice clouds is included.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».