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Enregistrement W2099152130 · doi:10.5194/acp-12-6891-2012

Simulation of mineral dust aerosol with Piecewise Log-normal Approximation (PLA) in CanAM4-PAM

2012· article· en· W2099152130 sur OpenAlexafffundabout
Yiran Peng, Knut von Salzen, J. Li

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric aerosols and clouds
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesAustralian Dental Research FoundationCanadian Foundation for Climate and Atmospheric SciencesNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésAerosolRadiative forcingAtmospheric sciencesMineral dustRadiative transferEnvironmental scienceDeposition (geology)Forcing (mathematics)Chemical transport modelMeteorologyPhysicsGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. A new size-resolved dust scheme based on the numerical method of piecewise log-normal approximation (PLA) was developed and implemented in the fourth generation of the Canadian Atmospheric Global Climate Model with the PLA Aerosol Model (CanAM4-PAM). The total simulated annual global dust emission is 2500 Tg yr−1, and the dust mass load is 19.3 Tg for year 2000. Both are consistent with estimates from other models. Results from simulations are compared with multiple surface measurements near and away from dust source regions, validating the generation, transport and deposition of dust in the model. Most discrepancies between model results and surface measurements are due to unresolved aerosol processes. Biases in long-range transport are also contributing. Radiative properties of dust aerosol are derived from approximated parameters in two size modes using Mie theory. The simulated aerosol optical depth (AOD) is compared with satellite and surface remote sensing measurements and shows general agreement in terms of the dust distribution around sources. The model yields a dust AOD of 0.042 and dust aerosol direct radiative forcing (ADRF) of −1.24 W m−2 respectively, which show good consistency with model estimates from other 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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,409
Score d'incertitude au seuil0,866

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 GPT0,202
Écart entre enseignants0,196 · 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 tête enseignante, 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

Citations44
Publié2012
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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