Accounting for dust aerosol size distribution in radiative transfer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The impact of size distribution of mineral dust aerosol on radiative transfer was investigated using the Aerosol Robotic Network‐retrieved aerosol size distributions. Three methods for determining the aerosol optical properties using size distributions were discussed. The first is referred to as a bin method in which the aerosol optical properties are determined for each bin of the size distribution. The second is named as an assembly mean method in which the aerosol optical properties are determined with an integration of the aerosol optical parameters over the observed size distribution. The third is a normal parameterization method based on an assumed size distribution. The bin method was used to generate the benchmark results in the radiation calculations against the methods of the assembly mean, and parameterizations based on two size distribution functions, namely, lognormal and gamma were examined. It is seen that the assembly mean method can produce aerosol radiative forcing with accuracy of better than 1%. The accuracies of the parameterizations based on lognormal and gamma size distributions are about 25% and 5%, respectively. Both the lognormal and gamma size distributions can be determined by two parameters, the effective radius and effective variance. The better results from the gamma size distribution can be explained by a third parameter of skewness which is found to be useful for judging how close the assumed distribution is to the observation result. The parameterizations based on the two assumed size distributions are also evaluated in a climate model. The results show that the reflected solar fluxes over the desert areas determined by the scheme based on the gamma size distribution are about 1 W m−2 less than those from the scheme based on the lognormal size distribution, bringing the model results closer to the observations.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».