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Enregistrement W2096882575 · doi:10.5194/acp-16-383-2016

Source attribution of aerosol size distributions and model evaluation using Whistler Mountain measurements and GEOS-Chem-TOMAS simulations

2016· article· en· W2096882575 sur OpenAlexaffabout
S. D. D'Andrea, Jessica Ng, John K. Kodros, Samuel A. Atwood, Michael Wheeler, A. M. Macdonald, W. R. Leaitch, Jeffrey R. Pierce

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAerosolTroposphereBoundary layerAtmospheric sciencesRelative humidityMeteorologyEnvironmental sciencePlanetary boundary layerChemistryPhysicsThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Remote and free-tropospheric aerosols represent a large fraction of the climatic influence of aerosols; however, aerosol in these regions is less characterized than those polluted boundary layers. We evaluate aerosol size distributions predicted by the GEOS-Chem-TOMAS global chemical transport model with online aerosol microphysics using measurements from the peak of Whistler Mountain, British Columbia, Canada (2182 m a.s.l., hereafter referred to as Whistler Peak). We evaluate the model for predictions of aerosol number, size, and composition during periods of free-tropospheric (FT) and boundary-layer (BL) influence at "coarse" 4° × 5° and "nested" 0.5° × 0.667° resolutions by developing simple FT/BL filtering techniques. We find that using temperature as a proxy for upslope flow (BL influence) improved the model–measurement comparisons. The best threshold temperature was around 2 °C for the coarse simulations and around 6 °C for the nested simulations, with temperatures warmer than the threshold indicating boundary-layer air. Additionally, the site was increasingly likely to be in cloud when the measured relative humidity (RH) was above 90 %, so we do not compare the modeled and measured size distributions during these periods. With the inclusion of these temperature and RH filtering techniques, the model–measurement comparisons improved significantly. The slope of the regression for N80 (the total number of particles with particle diameter, D p , > 80 nm) in the nested simulations increased from 0.09 to 0.65, R 2 increased from 0.04 to 0.46, and log-mean bias improved from 0.95 to 0.07. We also perform simulations at the nested resolution without Asian anthropogenic emissions and without biomass-burning emissions to quantify the contribution of these sources to aerosols at Whistler Peak (through comparison with simulations with these emissions on). The long-range transport of Asian anthropogenic aerosol was found to be significant throughout all particle number concentrations, and increased N80 by more than 50 %, while decreasing the number of smaller particles because of suppression of new-particle formation and enhanced coagulation sink. Similarly, biomass burning influenced Whistler Peak during summer months, with an increase in N80 exceeding 5000 cm −3 . Occasionally, Whistler Peak experienced N80 > 1000 cm −3 without significant influence from Asian anthropogenic or biomass-burning aerosol. Air masses were advected at low elevations through forested valleys during times when temperature and downwelling insolation were high, ideal conditions for formation of large sources of low-volatility biogenic secondary organic aerosol (SOA). This condensable material increased particle growth and hence N80. The low-cost filtering techniques and source apportionment used in this study can be used in other global models to give insight into the sources and processes that shape the aerosol at mountain sites, leading to a better understanding of mountain meteorology and chemistry.

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)0,003
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 enseignants0,289
Score d'incertitude au seuil0,574

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations10
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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