FLEXPART v10.1 simulation of source contributions to Arctic black carbon
Notice bibliographique
Résumé
The Arctic environment is undergoing rapid changes such as faster warming than the global average and exceptional melting of glaciers in Greenland. Black carbon (BC) particles, which are a short-lived climate pollutant, are one cause of Arctic warming and glacier melting. However, the sources of BC particles are still uncertain. We simulated the potential emission sensitivity of atmospheric BC present over the Arctic (north of 66 ∘ N) using the FLEXPART (FLEXible PARTicle) Lagrangian transport model (version 10.1). This version includes a new aerosol wet removal scheme, which better represents particle-scavenging processes than older versions did. Arctic BC at the surface (0–500 m) and high altitudes (4750–5250 m) is sensitive to emissions in high latitude (north of 60 ∘ N) and mid-latitude (30–60 ∘ N) regions, respectively. Geospatial sources of Arctic BC were quantified, with a focus on emissions from anthropogenic activities (including domestic biofuel burning) and open biomass burning (including agricultural burning in the open field) in 2010. We found that anthropogenic sources contributed 82 % and 83 % of annual Arctic BC at the surface and high altitudes, respectively. Arctic surface BC comes predominantly from anthropogenic emissions in Russia (56 %), with gas flaring from the Yamalo-Nenets Autonomous Okrug and Komi Republic being the main source (31 % of Arctic surface BC). These results highlight the need for regulations to control BC emissions from gas flaring to mitigate the rapid changes in the Arctic environment. In summer, combined open biomass burning in Siberia, Alaska, and Canada contributes 56 %–85 % (75 % on average) and 40 %–72 % (57 %) of Arctic BC at the surface and high altitudes, respectively. A large fraction (40 %) of BC in the Arctic at high altitudes comes from anthropogenic emissions in East Asia, which suggests that the rapidly growing economies of developing countries could have a non-negligible effect on the Arctic. To our knowledge, this is the first year-round evaluation of Arctic BC sources that has been performed using the new wet deposition scheme in FLEXPART. The study provides a scientific basis for actions to mitigate the rapidly changing Arctic environment.
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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) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».