Trends of HCl, ClONO <sub>2</sub> , and HF column abundances from ground-based FTIR measurements in Kiruna (Sweden) in comparison with KASIMA model calculations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Trends of hydrogen chloride (HCl), chlorine nitrate (ClONO2), and hydrogen fluoride (HF) total column abundances above Kiruna (Northern Sweden, 67.84° N, 20.41° E) derived from nearly 14 years (1996–2009) of measurement and model data are presented. The measurements have been performed with a Bruker 120 HR (later Bruker 125 HR) Fourier transform infrared (FTIR) spectrometer and the chemistry-transport model (CTM) used was KASIMA (KArlsruhe SImulation model of the Middle Atmosphere). The total column abundances of ClONO2 and HF calculated by KASIMA agree quite well with the FTIR measurements while KASIMA tends to underestimate the HCl columns. To calculate the long-term trends, a linear function combined with an annual cycle was fitted to the data using a least squares method. The precision of the resulting trends was estimated with the bootstrap resampling method. For HF, both model and measurements show a positive trend that seems to decrease in the last few years. This suggests a stabilisation of the HF total column abundance. Between 1996 and 2009, KASIMA simulates an increase of (+1.51±0.07) %/yr which exceeds the FTIR result of (+0.65±0.25) %/yr. The trends determined for HCl and ClONO2 are significantly negative over the time period considered here. This is expected because the emission of their precursors (chlorofluorocarbons and hydrochlorofluorocarbons) has been restricted in the Montreal Protocol in 1987 and its amendments and adjustments. The trend for ClONO2 from the FTIR measurements amounts to (−3.28±0.56) %/yr and the one for HCl to (−0.81±0.23) %/yr. KASIMA simulates a weaker decrease: For ClONO2, the result is (−0.90±0.10) %/yr and for HCl (−0.17±0.06) %/yr. Part of the difference between measurement and model data can be explained by sampling and the stronger annual cycle indicated by the measurements. There is a factor of about four between the trends of HCl and ClONO2 above Kiruna for both measurement and model data.
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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) | 0,000 | 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 ».