Modeling chemistry in and above snow at Summit, Greenland – Part 1: Model description and results
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Sun-lit snow is increasingly recognized as a chemical reactor that plays an active role in uptake, transformation, and release of atmospheric trace gases. Snow is known to influence boundary layer air on a local scale, and given the large global surface coverage of snow may also be significant on regional and global scales. We present a new detailed one-dimensional snow chemistry module that has been coupled to the 1-D atmospheric boundary layer model MISTRA. The new 1-D snow module, which is dynamically coupled to the overlaying atmospheric model, includes heat transport in the snowpack, molecular diffusion, and wind pumping of gases in the interstitial air. The model includes gas phase chemical reactions both in the interstitial air and the atmosphere. Heterogeneous and multiphase chemistry on atmospheric aerosol is considered explicitly. The chemical interaction of interstitial air with snow grains is simulated assuming chemistry in a liquid-like layer (LLL) on the grain surface. The coupled model, referred to as MISTRA-SNOW, was used to investigate snow as the source of nitrogen oxides (NOx) and gas phase reactive bromine in the atmospheric boundary layer in the remote snow covered Arctic (over the Greenland ice sheet) as well as to investigate the link between halogen cycling and ozone depletion that has been observed in interstitial air. The model is validated using data taken 10 June–13 June, 2008 as part of the Greenland Summit Halogen-HOx experiment (GSHOX). The model predicts that reactions involving bromide and nitrate impurities in the surface snow can sustain atmospheric NO and BrO mixing ratios measured at Summit, Greenland during this period.
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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 ».