Impacts of Aerosol Dry Deposition on Black Carbon Spatial Distributions and Radiative Effects in the Community Atmosphere Model CAM5
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Dry deposition is an important process affecting the lifetime and spatial distributions of atmospheric aerosols. Black carbon (BC) plays an important role in the Earth's climate, but is subject to large bias in remote regions in model simulations. In this study, to improve the BC simulations, the scheme of Petroff and Zhang ( ) (PZ10) is implemented into the Community Atmospheric Model version 5 (CAM5), and model simulations using PZ10 are compared with the one using the default scheme of Zhang et al. ( ) (Z01) and observations. The PZ10 scheme predicts much lower dry deposition velocity (Vd) than Z01 for fine particles in Aitken, primary carbon, and accumulation modes, resulting in 73.0% lower of global mean BC dry deposition fluxes and 23.2% higher of global mean BC column burdens. CAM5 with PZ10 increases modeled BC concentrations at all altitudes and latitudes compared to Z01, which improves the agreement with observations of BC profiles in the lower troposphere in the Arctic. It also improves the simulation of surface BC concentrations in high‐latitudes remote regions and its seasonality in the Arctic. The global annual mean radiative effects due to aerosol‐radiation interactions (REari) and aerosol‐cloud interactions (REaci) of BC from the CAM5 experiment using Z01 are 0.61 ± 0.007 and −0.11 ± 0.02 W m−2, respectively, compared to slightly larger REari (0.75 ± 0.01 W m−2) and REaci (–0.14 ± 0.02 W m−2) from CAM5 using PZ10. The results suggest that Brownian diffusion efficiency is a key factor for the predictions of Vd, which requires better representation in the global climate models.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».