Source attribution of aerosol size distributions and model evaluation using Whistler Mountain measurements and GEOS-Chem-TOMAS simulations
Notice bibliographique
Résumé
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».