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Enregistrement W2913507221 · doi:10.5194/acp-19-11159-2019

The importance of the representation of air pollution emissions for the modeled distribution and radiative effects of black carbon in the Arctic

2019· article· en· W2913507221 sur OpenAlexfundno aff
Jacob Schacht, Bernd Heinold, Johannes Quaas, John Backman, Ribu Cherian, André Ehrlich, Andreas Herber, Wan Ting Katty Huang, Y. Kondo, Andreas Maßling, P. R. Sinha, Bernadett Weinzierl, Marco Zanatta, Ina Tegen

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNOAA ResearchUniversity of California, DavisLeibniz-Institut für TroposphärenforschungNational Park ServiceLeibniz-GemeinschaftMinistère de la Défense NationaleNaturvårdsverketSvenska Forskningsrådet FormasEidgenössische Technische Hochschule ZürichDeutsches KlimarechenzentrumForschungszentrum JülichNational Oceanic and Atmospheric AdministrationDeutsche ForschungsgemeinschaftEnvironment and Climate Change CanadaDesert Research InstituteEuropean CommissionAcademy of FinlandStockholms UniversitetUniversity of OxfordU.S. Environmental Protection AgencyNational Science Foundation
Mots-clésEnvironmental scienceRadiative transferCarbon blackAtmospheric sciencesPollutionArcticAir pollutionThe arcticDistribution (mathematics)Carbon fibersRepresentation (politics)ClimatologyMeteorologyPhysicsOceanographyChemistryMathematicsGeologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aerosol particles can contribute to the Arctic amplification (AA) by direct and indirect radiative effects. Specifically, black carbon (BC) in the atmosphere, and when deposited on snow and sea ice, has a positive warming effect on the top-of-atmosphere (TOA) radiation balance during the polar day. Current climate models, however, are still struggling to reproduce Arctic aerosol conditions. We present an evaluation study with the global aerosol-climate model ECHAM6.3-HAM2.3 to examine emission-related uncertainties in the BC distribution and the direct radiative effect of BC. The model results are comprehensively compared against the latest ground and airborne aerosol observations for the period 2005–2017, with a focus on BC. Four different setups of air pollution emissions are tested. The simulations in general match well with the observed amount and temporal variability in near-surface BC in the Arctic. Using actual daily instead of fixed biomass burning emissions is crucial for reproducing individual pollution events but has only a small influence on the seasonal cycle of BC. Compared with commonly used fixed anthropogenic emissions for the year 2000, an up-to-date inventory with transient air pollution emissions results in up to a 30 % higher annual BC burden locally. This causes a higher annual mean all-sky net direct radiative effect of BC of over 0.1 W m −2 at the top of the atmosphere over the Arctic region (60–90 ∘ N), being locally more than 0.2 W m −2 over the eastern Arctic Ocean. We estimate BC in the Arctic as leading to an annual net gain of 0.5 W m −2 averaged over the Arctic region but to a local gain of up to 0.8 W m −2 by the direct radiative effect of atmospheric BC plus the effect by the BC-in-snow albedo reduction. Long-range transport is identified as one of the main sources of uncertainties for ECHAM6.3-HAM2.3, leading to an overestimation of BC in atmospheric layers above 500 hPa, especially in summer. This is related to a misrepresentation in wet removal in one identified case at least, which was observed during the ARCTAS (Arctic Research of the Composition of the Troposphere from Aircraft and Satellites) summer aircraft campaign. Overall, the current model version has significantly improved since previous intercomparison studies and now performs better than the multi-model average in the Aerosol Comparisons between Observation and Models (AEROCOM) initiative in terms of the spatial and temporal distribution of Arctic BC.

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)0,000
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 enseignants0,115
Score d'incertitude au seuil0,229

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 GPT0,210
Écart entre enseignants0,204 · 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

Citations66
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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