Sea‐salt aerosol distribution during the Last Glacial Maximum and its implications for mineral dust
Notice bibliographique
Résumé
Sea‐salt aerosols and mineral dust in ice cores are complementary in their use as indicators of past climate because of their differing dependence on the various factors affecting their deposition rates, such as winds, precipitation, and soil properties. Here sea‐salt aerosol distributions for the Last Glacial Maximum (LGM) and for the modern climate are simulated using an online passive aerosol model in the Canadian Centre for Climate Modelling and Analysis second‐generation general circulation model. Comparison of simulated deposition rates of sea salt from the open ocean with polar ice core concentrations indicates that a 75‐fold enhancement, beyond that indicated by the model, is necessary for consistency with the Greenland ice core observations and an approximate tenfold additional enhancement is necessary for Antarctica. However, considering sea ice as a possible sea‐salt aerosol source allows greater simulated LGM deposition in Greenland, though there is a great deal of uncertainty in the possible magnitude of this. Using very simple models for which 1–2% of the total modern sea‐salt aerosol comes from ice‐covered areas, the ice core data can be accommodated by a sevenfold to tenfold overall additional LGM source enhancement. The fact that these additional enhancement factors are similar to the enhancement factor previously determined for mineral dust using the same general circulation model suggests that some combination of increased LGM surface winds and transport or deposition to ice core locations is necessary for agreement with the ice core data.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».