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Enregistrement W2049014698 · doi:10.5194/acp-14-10013-2014

Modeling regional aerosol and aerosol precursor variability over California and its sensitivity to emissions and long-range transport during the 2010 CalNex and CARES campaigns

2014· article· en· W2049014698 sur OpenAlexaff
Jerome D. Fast, J. D. Allan, R. Bahreini, J. S. Craven, L. K. Emmons, R. A. Ferrare, Patrick L. Hayes, Alma Hodžić, John W. Holloway, C. A. Hostetler, J. L. Jiménez, H. Jonsson, Shang Liu, Ye Liu, A. R. Metcalf, A. M. Middlebrook, J. B. Nowak, Mikhail Pekour, A. E. Perring, Lynn M. Russell, Arthur J. Sedlacek, John H. Seinfeld, A. Setyan, John E. Shilling, Manish Shrivastava, Stephen Springston, Chen Song, R. Subramanian, Jonathan Taylor, V. Vinoj, Qing Yang, R. A. Zaveri, Qi Zhang

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesPacific Northwest National LaboratoryCalifornia Air Resources BoardNational Oceanic and Atmospheric AdministrationSight Research UKBattelleNational Aeronautics and Space AdministrationNatural Environment Research CouncilU.S. Department of Energy
Mots-clésAerosolTrace gasEnvironmental scienceWeather Research and Forecasting ModelAtmospheric sciencesAir quality indexChemical transport modelRadiative transferSulfateRange (aeronautics)ClimatologyMeteorologyChemistryGeographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. The performance of the Weather Research and Forecasting regional model with chemistry (WRF-Chem) in simulating the spatial and temporal variations in aerosol mass, composition, and size over California is quantified using the extensive meteorological, trace gas, and aerosol measurements collected during the California Nexus of Air Quality and Climate Experiment (CalNex) and the Carbonaceous Aerosol and Radiative Effects Study (CARES) conducted during May and June of 2010. The overall objective of the field campaigns was to obtain data needed to better understand processes that affect both climate and air quality, including emission assessments, transport and chemical aging of aerosols, aerosol radiative effects. Simulations were performed that examined the sensitivity of aerosol concentrations to anthropogenic emissions and to long-range transport of aerosols into the domain obtained from a global model. The configuration of WRF-Chem used in this study is shown to reproduce the overall synoptic conditions, thermally driven circulations, and boundary layer structure observed in region that controls the transport and mixing of trace gases and aerosols. Reducing the default emissions inventory by 50% led to an overall improvement in many simulated trace gases and black carbon aerosol at most sites and along most aircraft flight paths; however, simulated organic aerosol was closer to observed when there were no adjustments to the primary organic aerosol emissions. We found that sulfate was better simulated over northern California whereas nitrate was better simulated over southern California. While the overall spatial and temporal variability of aerosols and their precursors were simulated reasonably well, we show cases where the local transport of some aerosol plumes were either too slow or too fast, which adversely affects the statistics quantifying the differences between observed and simulated quantities. Comparisons with lidar and in situ measurements indicate that long-range transport of aerosols from the global model was likely too high in the free troposphere even though their concentrations were relatively low. This bias led to an over-prediction in aerosol optical depth by as much as a factor of 2 that offset the under-predictions of boundary-layer extinction resulting primarily from local emissions. Lowering the boundary conditions of aerosol concentrations by 50% greatly reduced the bias in simulated aerosol optical depth for all regions of California. This study shows that quantifying regional-scale variations in aerosol radiative forcing and determining the relative role of emissions from local and distant sources is challenging during `clean' conditions and that a wide array of measurements are needed to ensure model predictions are correct for the right reasons. In this regard, the combined CalNex and CARES data sets are an ideal test bed that can be used to evaluate aerosol models in great detail and develop improved treatments for aerosol processes.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,369
Score d'incertitude au seuil0,733

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,191 · 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

Citations73
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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