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Enregistrement W2128681823 · doi:10.5194/acp-12-10725-2012

Uncertainty associated with convective wet removal of entrained aerosols in a global climate model

2012· article· en· W2128681823 sur OpenAlexafffund
Betty Croft, Jeffrey R. Pierce, Randall V. Martin, Corinna Hoose, Ulrike Lohmann

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric aerosols and clouds
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaKillam Trusts
Mots-clésAerosolScavengingAtmospheric sciencesConvectionEnvironmental scienceDeposition (geology)TroposphereMeteorologyChemistryClimatologyGeologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. The uncertainties associated with the wet removal of aerosols entrained above convective cloud bases are investigated in a global aerosol-climate model (ECHAM5-HAM) under a set of limiting assumptions for the wet removal of the entrained aerosols. The limiting assumptions for the wet removal of entrained aerosols are negligible scavenging and vigorous scavenging (either through activation, with size-dependent impaction scavenging, or with the prescribed fractions of the standard model). To facilitate this process-based study, an explicit representation of cloud-droplet-borne and ice-crystal-borne aerosol mass and number, for the purpose of wet removal, is introduced into the ECHAM5-HAM model. This replaces and is compared with the prescribed cloud-droplet-borne and ice-crystal-borne aerosol fraction scavenging scheme of the standard model. A 20% to 35% uncertainty in simulated global, annual mean aerosol mass burdens and optical depth (AOD) is attributed to different assumptions for the wet removal of aerosols entrained above convective cloud bases. Assumptions about the removal of aerosols entrained above convective cloud bases control modeled upper tropospheric aerosol concentrations by as much as one order of magnitude. Simulated aerosols entrained above convective cloud bases contribute 20% to 50% of modeled global, annual mean aerosol mass convective wet deposition (about 5% to 10% of the total dry and wet deposition), depending on the aerosol species, when including wet scavenging of those entrained aerosols (either by activation, size-dependent impaction, or with the prescribed fraction scheme). Among the simulations, the prescribed fraction and size-dependent impaction schemes yield the largest global, annual mean aerosol mass convective wet deposition (by about two-fold). However, the prescribed fraction scheme has more vigorous convective mixed-phase wet removal (by two to five-fold relative to the size-dependent impaction scheme) since nearly all entrained accumulation and coarse mode aerosols are assumed to be cloud-droplet borne or ice-crystal borne, and evaporation due to the Bergeron-Findeisen process is neglected. The simulated convective wet scavenging of entrained accumulation and coarse mode aerosols has feedbacks on new particle formation and the number of Aitken mode aerosols, which control stratiform and convective cloud droplet number concentrations and yield precipitation changes in the ECHAM5-HAM model. However, the geographic distribution of aerosol annual mean convective wet deposition change in the model is driven by changes to the assumptions regarding the scavenging of aerosols entrained above cloud bases rather than by precipitation changes, except for sea salt deposition in the tropics. Uncertainty in the seasonal, regional cycles of AOD due to assumptions about entrained aerosol wet scavenging is similar in magnitude to the estimated error in the AOD retrievals. The uncertainty in aerosol concentrations, burdens, and AOD attributed to different assumptions for the wet scavenging of aerosols entrained above convective cloud bases in a global model motivates the ongoing need to better understand and model the activation and impaction processes that aerosols undergo after entrainment into convective updrafts.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,657
Score d'incertitude au seuil0,678

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,203 · 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'étudeObservationnel
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

Citations62
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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