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Enregistrement W2140465081 · doi:10.1029/2001jd002002

Canadian Aerosol Module: A size‐segregated simulation of atmospheric aerosol processes for climate and air quality models 1. Module development

2003· article· en· W2140465081 sur OpenAlexaffabout
Sunling Gong, L. A. Barrie, Jean‐Pierre Blanchet, Knut von Salzen, Ulrike Lohmann, Glen Lesins, Ľuboš Spaček, Leiming Zhang, Éric Girard, H. Lin, W. R. Leaitch, H. G. Leighton, Petr Chýlek, P. Huang

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Atmospheres · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensDalhousie UniversityMcGill UniversityUniversité de MontréalUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAerosolCloud condensation nucleiEnvironmental scienceAtmospheric sciencesMeteorologySea salt aerosolAtmosphere (unit)Air quality indexSea saltPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A size‐segregated multicomponent aerosol algorithm, the Canadian Aerosol Module (CAM), was developed for use with climate and air quality models. It includes major aerosol processes in the atmosphere: generation, hygroscopic growth, coagulation, nucleation, condensation, dry deposition/sedimentation, below‐cloud scavenging, aerosol activation, a cloud module with explicit microphysical processes to treat aerosol‐cloud interactions and chemical transformation of sulphur species in clear air and in clouds. The numerical solution was optimized to efficiently solve the complicated size‐segregated multicomponent aerosol system and make it feasible to be included in global and regional models. An internal mixture is assumed for all types of aerosols except for soil dust and black carbon which are assumed to be externally mixed close to sources. To test the algorithm, emissions to the atmosphere of anthropogenic and natural aerosols are simulated for two aerosol types: sea salt and sulphate. A comparison was made of two numerical solutions of the aerosol algorithm: process splitting and ordinary differential equation (ODE) solver. It was found that the process‐splitting method used for this model is within 15% of the more accurate ODE solution for the total sulphate mass concentration and <1% accurate for sea‐salt concentration. Furthermore, it is computationally more than 100 times faster. The sensitivity of the simulated size distributions to the number of size bins was also investigated. The diffusional behavior of each individual process was quantitatively characterized by the difference in the mode radius and standard deviation of a lognormal curve fit of distributions between the approximate solution and the 96‐bin reference solution. Both the number and mass size distributions were adequately predicted by a sectional model of 12 bins in many situations in the atmosphere where the sink for condensable matter on existing aerosol surface area is high enough that nucleation of new particles is negligible. Total mass concentration was adequately simulated using lower size resolution of 8 bins. However, to properly resolve nucleation mode size distributions and minimize the numerical diffusion, a sectional model of 18 size bins or greater is needed. The number of size bins is more important in resolving the nucleation mode peaks than in reducing the diffusional behavior of aerosol processes. Application of CAM in a study of the global cycling of sea‐salt mass accompanies this paper [ Gong et al. , 2002 ].

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,253
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,265 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations407
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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