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Enregistrement W2084288292 · doi:10.5194/acp-13-12117-2013

A parameterization of sub-grid particle formation in sulfur-rich plumes for global- and regional-scale models

2013· article· en· W2084288292 sur OpenAlexafffund
Robin Stevens, Jeffrey R. Pierce

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAerosolAtmospheric sciencesCloud condensation nucleiEnvironmental scienceMeteorologySink (geography)Radiative transferFlux (metallurgy)Particle (ecology)ChemistryPhysicsGeologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. New-particle formation in the plumes of coal-fired power plants and other anthropogenic sulfur sources may be an important source of particles in the atmosphere. It remains unclear, however, how best to reproduce this formation in global and regional aerosol models with grid-box lengths that are tens of kilometres and larger. Based on the results of the System for Atmospheric Modelling (SAM), a large-eddy simulation/cloud-resolving model (LES/CRM) with online two-moment aerosol sectional (TOMAS) microphysics, we have developed a computationally efficient, but physically based, parameterization that predicts the characteristics of aerosol formed within sulfur-rich plumes based on parameters commonly available in global- and regional-scale models. Given large-scale mean meteorological parameters ((1) wind speed, (2) boundary-layer height and (3) downward shortwave radiative flux), (4) emissions of SO2 and (5) NOx from the source, (6) mean background condensation sink, (7) background SO2 and (8) NOx concentrations, and (9) the desired distance from the source, the parameterization will predict (1) the fraction of the emitted SO2 that is oxidized to H2SO4, (2) the fraction of that H2SO4 that forms new particles instead of condensing onto pre-existing particles, (3) the mean mass per particle of the newly formed particles, and (4) the number of newly formed particles per kilogram SO2 emitted. The parameterization we describe here should allow for more accurate predictions of aerosol size distributions and a greater confidence in the effects of aerosols in climate and health studies.

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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,186 · 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

Citations28
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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