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Enregistrement W2083797677 · doi:10.5194/acp-13-3825-2013

Pollution transport from North America to Greenland during summer 2008

2013· article· en· W2083797677 sur OpenAlexaboutno aff
Jennie L. Thomas, Jean‐Christophe Raut, Kathy S. Law, Louis Marelle, G. Ancellet, François Ravetta, J. D. Fast, Gabriele Pfister, L. K. Emmons, Glenn S. Diskin, Alfred J. Weinheimer, Anke Roiger, H. Schlager

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPacific Northwest National LaboratoryOffice of ScienceCentre National de la Recherche ScientifiqueU.S. Department of EnergyEuropean CommissionStrongUniversity Corporation for Atmospheric ResearchAgence Nationale de la RechercheNational Aeronautics and Space AdministrationCentre National d’Etudes SpatialesInstitut Polaire Français Paul Emile VictorNational Center for Atmospheric ResearchNational Science Foundation
Mots-clésEnvironmental scienceArcticBorealAtmospheric sciencesPollutionChemical transport modelOzoneTrace gasClimatologyTropospherePlumeTaigaAir pollutionOceanographyMeteorologyGeographyGeologyChemistryEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Ozone pollution transported to the Arctic is a significant concern because of the rapid, enhanced warming in high northern latitudes, which is caused, in part, by short-lived climate forcers, such as ozone. Long-range transport of pollution contributes to background and episodic ozone levels in the Arctic. However, the extent to which plumes are photochemically active during transport, particularly during the summer, is still uncertain. In this study, regional chemical transport model simulations are used to examine photochemical production of ozone in air masses originating from boreal fire and anthropogenic emissions over North America and during their transport toward the Arctic during early July 2008. Model results are evaluated using POLARCAT aircraft data collected over boreal fire source regions in Canada (ARCTAS-B) and several days downwind over Greenland (POLARCAT-France and POLARCAT-GRACE). Model results are generally in good agreement with the observations, except for certain trace gas species over boreal fire regions, in some cases indicating that the fire emissions are too low. Anthropogenic and biomass burning pollution (BB) from North America was rapidly uplifted during transport east and north to Greenland where pollution plumes were observed in the mid- and upper troposphere during POLARCAT. A model sensitivity study shows that CO levels are in better agreement with POLARCAT measurements (fresh and aged fire plumes) upon doubling CO emissions from fires. Analysis of model results, using ΔO3/ΔCO enhancement ratios, shows that pollution plumes formed ozone during transport towards the Arctic. Fresh anthropogenic plumes have average ΔO3/ΔCO enhancement ratios of 0.63 increasing to 0.92 for aged anthropogenic plumes, indicating additional ozone production during aging. Fresh fire plumes are only slightly enhanced in ozone (ΔO3/ΔCO=0.08), but form ozone downwind with ΔO3/ΔCO of 0.49 for aged BB plumes (model-based run). We estimate that aged anthropogenic and BB pollution together made an important contribution to ozone levels with an average contribution for latitudes >55° N of up to 6.5 ppbv (18%) from anthropogenic pollution and 3 ppbv (5.2%) from fire pollution in the model domain in summer 2008.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,661
Score d'incertitude au seuil0,683

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,175
Écart entre enseignants0,169 · 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'étudeObservationnel
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

Citations38
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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