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Enregistrement W2145963862 · doi:10.5194/acp-11-12813-2011

TransCom model simulations of CH <sub>4</sub> and related species: linking transport, surface flux and chemical loss with CH <sub>4</sub> variability in the troposphere and lower stratosphere

2011· article· en· W2145963862 sur OpenAlexfundno aff
Prabir K. Patra, Sander Houweling, Maarten Krol, Philippe Bousquet, Dmitry Belikov, Dan Bergmann, Huisheng Bian, Philip Cameron‐Smith, Martyn P. Chipperfield, K. D. Corbin, Audrey Fortems‐Cheiney, A. Fraser, Emanuel Gloor, Peter Hess, Akinori Ito, S. R. Kawa, R. M. Law, Zoë Loh, Shamil Maksyutov, Lingyun Meng, Paul I. Palmer, Ronald G. Prinn, Matthew Rigby, R. Saito, Chris Wilson

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Centre for Earth ObservationLaboratory Directed Research and DevelopmentMet OfficeNational Cancer InstituteCanadian Space AgencyNatural Environment Research CouncilJapan Society for the Promotion of ScienceCommonwealth Scientific and Industrial Research OrganisationU.S. Department of EnergyLawrence Livermore National LaboratoryUniversity of LeedsSight Research UKMinistry of Education, Culture, Sports, Science and TechnologyNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésTroposphereStratosphereAtmospheric sciencesEnvironmental scienceFlux (metallurgy)MethaneChemical transport modelChemistryMeteorologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. A chemistry-transport model (CTM) intercomparison experiment (TransCom-CH4) has been designed to investigate the roles of surface emissions, transport and chemical loss in simulating the global methane distribution. Model simulations were conducted using twelve models and four model variants and results were archived for the period of 1990–2007. All but one model transports were driven by reanalysis products from 3 different meteorological agencies. The transport and removal of CH4 in six different emission scenarios were simulated, with net global emissions of 513 ± 9 and 514 ± 14 Tg CH4 yr−1 for the 1990s and 2000s, respectively. Additionally, sulfur hexafluoride (SF6) was simulated to check the interhemispheric transport, radon (222Rn) to check the subgrid scale transport, and methyl chloroform (CH3CCl3) to check the chemical removal by the tropospheric hydroxyl radical (OH). The results are compared to monthly or annual mean time series of CH4, SF6 and CH3CCl3 measurements from 8 selected background sites, and to satellite observations of CH4 in the upper troposphere and stratosphere. Most models adequately capture the vertical gradients in the stratosphere, the average long-term trends, seasonal cycles, interannual variations (IAVs) and interhemispheric (IH) gradients at the surface sites for SF6, CH3CCl3 and CH4. The vertical gradients of all tracers between the surface and the upper troposphere are consistent within the models, revealing vertical transport differences between models. An average IH exchange time of 1.39 ± 0.18 yr is derived from SF6 time series. Sensitivity simulations suggest that the estimated trends in exchange time, over the period of 1996–2007, are caused by a change of SF6 emissions towards the tropics. Using six sets of emission scenarios, we show that the decadal average CH4 growth rate likely reached equilibrium in the early 2000s due to the flattening of anthropogenic emission growth since the late 1990s. Up to 60% of the IAVs in the observed CH4 concentrations can be explained by accounting for the IAVs in emissions, from biomass burning and wetlands, as well as meteorology in the forward models. The modeled CH4 budget is shown to depend strongly on the troposphere-stratosphere exchange rate and thus on the model's vertical grid structure and circulation in the lower stratosphere. The 15-model median CH4 and CH3CCl3 atmospheric lifetimes are estimated to be 9.99 ± 0.08 and 4.61 ± 0.13 yr, respectively, with little IAV due to transport and temperature.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,124

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 GPT0,175
Écart entre enseignants0,169 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations354
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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