The importance of the representation of air pollution emissions for the modeled distribution and radiative effects of black carbon in the Arctic
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Aerosol particles can contribute to the Arctic Amplification by direct and indirect radiative effects. Specifically, black carbon (BC) in the atmosphere, and when deposited on snow and sea ice, has a positive effect on the top of atmosphere radiation balance during 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 latest ground and air-borne aerosol observations for the period 2005–2017 with 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 of near-surface BC in the Arctic. Using actual daily instead of fixed biomass burning emissions is crucial to reproduce individual pollution events but has only a small influence on the seasonal cycle of BC. Compared to commonly used fixed anthropogenic emissions for the year 2000, an up-to-date inventory with transient air pollution emissions results in up to 30 % higher annual BC burden and an over 0.2 W m−2 higher annual mean all-sky net direct radiative effect of BC at top of the atmosphere over the Eastern Arctic Ocean. We estimate BC in the Arctic to lead to a net gain of up 0.8 W m−2 by the direct radiative effect of atmospheric BC plus the effect by an albedo reduction by BC-in-snow. 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, that was observed during the ARCTAS summer aircraft campaign. Over all, the current model version has significantly improved since previous intercomparison studies and performs now better than the AeroCom average in terms of the spatial and temporal distribution of Arctic BC.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».