Coupling dry deposition to vegetation phenology in the Community Earth System Model: Implications for the simulation of surface O<sub>3</sub>
Notice bibliographique
Résumé
Dry deposition is an important removal process controlling surface ozone. We examine the representation of this ozone loss mechanism in the Community Earth System Model. We first correct the dry deposition parameterization by coupling the leaf and stomatal vegetation resistances to the leaf area index, an omission which has adversely impacted over a decade of ozone simulations using both the Model for Ozone and Related chemical Tracers (MOZART) and Community Atmospheric Model‐Chem (CAM‐Chem) global models. We show that this correction increases O 3 dry deposition velocities over vegetated regions and improves the simulated seasonality in this loss process. This enhanced removal reduces the previously reported bias in summertime surface O 3 simulated over eastern U.S. and Europe. We further optimize the parameterization by scaling down the stomatal resistance used in the Community Land Model to observed values. This in turn further improves the simulation of dry deposition velocity of O 3 , particularly over broadleaf forested regions. The summertime surface O 3 bias is reduced from 30 ppb to 14 ppb over eastern U.S. and 13 ppb to 5 ppb over Europe from the standard to the optimized scheme, respectively. O 3 deposition processes must therefore be accurately coupled to vegetation phenology within 3‐D atmospheric models, as a first step toward improving surface O 3 and simulating O 3 responses to future and past vegetation changes.
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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 | 0,001 | 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 ».