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Enregistrement W2057209520 · doi:10.1029/2008jd011039

Effects of soot‐induced snow albedo change on snowpack and hydrological cycle in western United States based on Weather Research and Forecasting chemistry and regional climate simulations

2009· article· en· W2057209520 sur OpenAlexaboutno aff
Yun Qian, William I. Gustafson, L. Ruby Leung, S. J. Ghan

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Atmospheres · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPacific Northwest National Laboratory
Mots-clésSnowpackSnowSnowmeltAlbedo (alchemy)Atmospheric sciencesEnvironmental scienceWeather Research and Forecasting ModelClimatologyRadiative forcingSootDeposition (geology)Forcing (mathematics)Climate modelAerosolClimate changeMeteorologyGeologyChemistryGeographyStructural basin

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Radiative forcing induced by soot on snow is an important anthropogenic forcing affecting the global climate. In this study we simulated the deposition of soot aerosol on snow and the resulting impact on snowpack and the hydrological cycle in the western United States. A year‐long simulation was performed using the chemistry version of the Weather Research and Forecasting model (WRF‐Chem) to determine the soot deposition, followed by three simulations using WRF in meteorology‐only mode, with and without the soot‐induced snow albedo perturbations. The chemistry simulation shows large spatial variability in soot deposition that reflects the localized emissions and the influence of the complex terrain. The soot‐induced snow albedo perturbations increase the surface net solar radiation flux during late winter to early spring, increase the surface air temperature, and reduce the snow accumulation and spring snowmelt. These effects are stronger over the central Rockies and southern Alberta, where soot deposition and snowpack overlap the most. The indirect forcing of soot accelerates snowmelt and alters stream flows, including a trend toward earlier melt dates in the western United States. The soot‐induced albedo reduction initiates a positive feedback process whereby dirty snow absorbs more solar radiation, heating the surface and warming the air. This warming causes reduced snow depth and fraction, which further reduces the regional surface albedo for the snow‐covered regions. For a doubled snow albedo perturbation, the change to surface energy and temperature is around 50–80%; however, snowpack reduction is nonlinearly accelerated.

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)0,000
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 enseignants0,248
Score d'incertitude au seuil0,493

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,250 · 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

Citations160
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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