Sensitivity of Ozone Dry Deposition to Ecosystem‐Atmosphere Interactions: A Critical Appraisal of Observations and Simulations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The response of ozone (O 3 ) dry deposition to ecosystem‐atmosphere interactions is poorly understood but is central to determining the potential for extreme pollution events under current and future climate conditions. Using observations and an interactive dry deposition scheme within two dynamic vegetation land models (Geophysical Fluid Dynamics Laboratory LM3.0/LM4.0) driven by observation‐based meteorological forcings over 1948–2014, we investigate the factors controlling seasonal and interannual variability (IAV) in O 3 deposition velocities ( V d,O3 ). Stomatal activity in this scheme is determined mechanistically, depending on phenology, soil moisture, vapor pressure deficit, and CO 2 concentration. Soil moisture plays a key role in modulating the observed and simulated V d,O3 seasonal changes over evergreen forests in Mediterranean Europe, South Asia, and the Amazon. Analysis of multiyear observations at forest sites in Europe and North America reveals drought stress to reduce V d,O3 by ~50%. Both LM3.0 and LM4.0 capture the observed V d,O3 decreases due to drought; however, IAV is weaker by a factor of 2 in LM3.0 coupled to atmospheric models, particularly in regions with large precipitation biases. IAV in summertime V d,O3 to forests, driven primarily by the stomatal pathway, is largest (15–35%) in semiarid regions of western Europe, eastern North America, and northeastern China. Monthly mean V d,O3 for the highest year is 2 to 4 times that of the lowest, with significant implications for surface O 3 variability and extreme events. Using V d,O3 from LM4.0 in an atmospheric chemistry model improves the simulation of surface O 3 abundance and spatial variability (reduces mean biases by ~10 ppb) relative to the widely used Wesely scheme.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».