Development of a new semi-empirical parameterization for below-cloud scavenging of size-resolved aerosol particles by both rain and snow
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. A parameter called the scavenging coefficient Λ is widely used in aerosol chemical transport models (CTMs) to describe below-cloud scavenging of aerosol particles by rain and snow. However, uncertainties associated with available size-resolved theoretical formulations for Λ span one to two orders of magnitude for rain scavenging and nearly three orders of magnitude for snow scavenging. Two recent reviews of below-cloud scavenging of size-resolved particles recommended that the upper range of the available theoretical formulations for Λ should be used in CTMs based on uncertainty analyses and comparison with limited field experiments. Following this recommended approach, a new semi-empirical parameterization for size-resolved Λ has been developed for below-cloud scavenging of atmospheric aerosol particles by both rain (Λrain) and snow (Λsnow). The new parameterization is based on the 90th percentile of Λ values from an ensemble data set calculated using all possible "realizations" of available theoretical Λ formulas and covering a large range of aerosol particle sizes and precipitation intensities (R). For any aerosol particle size of diameter d, a strong linear relationship between the 90th-percentile log10 (Λ) and log10 (R), which is equivalent to a power-law relationship between Λ and R, is identified. The log-linear relationship, which is characterized by two parameters (slope and y intercept), is then further parameterized by fitting these two parameters as polynomial functions of aerosol size d. A comparison of the new parameterization with limited measurements in the literature in terms of the magnitude of Λ and the relative magnitudes of Λrain and Λsnow suggests that it is a reasonable approximation. Advantages of this new semi-empirical parameterization compared to traditional theoretical formulations for Λ include its applicability to below-cloud scavenging by both rain and snow over a wide range of particle sizes and precipitation intensities, ease of implementation in any CTM with a representation of size-distributed particulate matter, and a known representativeness, based on the consideration in its development, of all available theoretical formulations and field-derived estimates for Λ (d) and their associated uncertainties.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».