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Enregistrement W2165163954 · doi:10.1002/2014gl059651

Coupling dry deposition to vegetation phenology in the Community Earth System Model: Implications for the simulation of surface O<sub>3</sub>

2014· article· en· W2165163954 sur OpenAlexaff
M. Val Martin, Colette L. Heald, S. R. Arnold

Notice bibliographique

RevueGeophysical Research Letters · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensLockheed Martin (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeposition (geology)Environmental scienceVegetation (pathology)Atmospheric sciencesOzonePhenologyAtmospheric modelSeasonalityClimatologyLeaf area indexMeteorologyEcologyGeologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,135
Score d'incertitude au seuil0,376

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations157
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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