MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2104787027 · doi:10.5194/acp-14-4679-2014

Intercomparison and evaluation of global aerosol microphysical properties among AeroCom models of a range of complexity

2014· article· en· W2104787027 sur OpenAlexaff
G. W. Mann, K. S. Carslaw, Carly Reddington, K. J. Pringle, Michael Schulz, Ari Asmi, D. V. Spracklen, D. A. Ridley, Matthew T. Woodhouse, Lindsay Lee, Kai Zhang, S. J. Ghan, R. C. Easter, Xiaohong Liu, Philip Stier, Y. H. Lee, P. J. Adams, Holger Tost, Jos Lelieveld, Susanne E. Bauer, Kostas Tsigaridis, Twan van Noije, A. Strunk, E. Vignati, Nicolas Bellouin, Mohit Dalvi, C. E. Johnson, Tommi Bergman, Harri Kokkola, Knut von Salzen, Fangqun Yu, Gan Luo, Andreas Petzold, Jost Heintzenberg, A. D. Clarke, J. A. Ogren, J. L. Gras, Urs Baltensperger, U. Kaminski, S. G. Jennings, Colin O’Dowd, Roy M. Harrison, David C. S. Beddows, Markku Kulmala, Y. Viisanen, Vidmantas Ulevičius, N. Mihalopoulos, Markus Fiebig, Hans‐Christen Hansson, Erik Swietlicki, Bas Henzing

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesPacific Northwest National LaboratoryEuropean CommissionNational Aeronautics and Space AdministrationDepartment for Environment, Food and Rural Affairs, UK GovernmentGoddard Space Flight CenterSight Research UKBattelleNatural Environment Research CouncilU.S. Department of Energy
Mots-clésAerosolAtmospheric sciencesEnvironmental scienceTroposphereRange (aeronautics)ClimatologyLatitudeCloud condensation nucleiClimate modelParticle (ecology)Chemical transport modelRadiative forcingMeteorologyClimate changeGeographyPhysicsGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Many of the next generation of global climate models will include aerosol schemes which explicitly simulate the microphysical processes that determine the particle size distribution. These models enable aerosol optical properties and cloud condensation nuclei (CCN) concentrations to be determined by fundamental aerosol processes, which should lead to a more physically based simulation of aerosol direct and indirect radiative forcings. This study examines the global variation in particle size distribution simulated by 12 global aerosol microphysics models to quantify model diversity and to identify any common biases against observations. Evaluation against size distribution measurements from a new European network of aerosol supersites shows that the mean model agrees quite well with the observations at many sites on the annual mean, but there are some seasonal biases common to many sites. In particular, at many of these European sites, the accumulation mode number concentration is biased low during winter and Aitken mode concentrations tend to be overestimated in winter and underestimated in summer. At high northern latitudes, the models strongly underpredict Aitken and accumulation particle concentrations compared to the measurements, consistent with previous studies that have highlighted the poor performance of global aerosol models in the Arctic. In the marine boundary layer, the models capture the observed meridional variation in the size distribution, which is dominated by the Aitken mode at high latitudes, with an increasing concentration of accumulation particles with decreasing latitude. Considering vertical profiles, the models reproduce the observed peak in total particle concentrations in the upper troposphere due to new particle formation, although modelled peak concentrations tend to be biased high over Europe. Overall, the multi-model-mean data set simulates the global variation of the particle size distribution with a good degree of skill, suggesting that most of the individual global aerosol microphysics models are performing well, although the large model diversity indicates that some models are in poor agreement with the observations. Further work is required to better constrain size-resolved primary and secondary particle number sources, and an improved understanding of nucleation and growth (e.g. the role of nitrate and secondary organics) will improve the fidelity of simulated particle size distributions.

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 enseignants0,711
Score d'incertitude au seuil0,587

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,199 · 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

Citations194
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAtmospheric chemistry and physicsMême sujetAtmospheric chemistry and aerosolsTravaux en français237 207