Uncertainties in modelling heterogeneous chemistry and Arctic ozone depletion in the winter 2009/2010
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Stratospheric chemistry and denitrification are simulated for the Arctic winter 2009/2010 with the Lagrangian Chemistry and Transport Model ATLAS. A number of sensitivity runs is used to explore the impact of uncertainties in chlorine activation and denitrification on the model results. In particular, the efficiency of chlorine activation on different types of liquid aerosol versus activation on nitric acid trihydrate clouds is examined. Additionally, the impact of changes in reaction rate coefficients, in the particle number density of polar stratospheric clouds, in supersaturation, temperature or the extent of denitrification is investigated. Results are compared to satellite measurements of MLS and ACE-FTS and to in-situ measurements onboard the Geophysica aircraft during the RECONCILE measurement campaign. It is shown that even large changes in the underlying assumptions have only a small impact on the modelled ozone loss, even though they can cause considerable differences in chemical evolution of other species and in denitrification. Differences in column ozone between the sensitivity runs stay below 10% at the end of the winter. Chlorine activation on liquid aerosols alone is able to explain the observed magnitude and morphology of the mixing ratios of active chlorine, reservoir gases and ozone. This is even true for binary aerosols (no uptake of HNO3 from the gas-phase allowed in the model). Differences in chlorine activation between sensitivity runs are within 30%. Current estimates of nitric acid trihydrate (NAT) number density and supersaturation imply that, at least for this winter, NAT clouds play a relatively small role compared to liquid clouds in chlorine activation. The change between different reaction rate coefficients for liquid or solid clouds has only a minor impact on ozone loss and chlorine activation in our sensitivity runs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».