Pan-Arctic surface ozone: modelling vs. measurements
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Within the framework of the International Arctic Systems for Observing the Atmosphere (IASOA), we report a modelling-based study on surface ozone across the Arctic. We use surface ozone from six sites – Summit (Greenland), Pallas (Finland), Barrow (USA), Alert (Canada), Tiksi (Russia), and Villum Research Station (VRS) at Station Nord (North Greenland, Danish realm) – and ozone-sonde data from three Canadian sites: Resolute, Eureka, and Alert. Two global chemistry models – a global chemistry transport model (parallelised-Tropospheric Offline Model of Chemistry and Transport, p-TOMCAT) and a global chemistry climate model (United Kingdom Chemistry and Aerosol, UKCA) – are used for model data comparisons. Remotely sensed data of BrO from the GOME-2 satellite instrument and ground-based multi-axis differential optical absorption spectroscopy (MAX-DOAS) at Eureka, Canada, are used for model validation. The observed climatology data show that spring surface ozone at coastal sites is heavily depleted, making ozone seasonality at Arctic coastal sites distinctly different from that at inland sites. Model simulations show that surface ozone can be greatly reduced by bromine chemistry. In April, bromine chemistry can cause a net ozone loss (monthly mean) of 10–20 ppbv, with almost half attributable to open-ocean-sourced bromine and the rest to sea-ice-sourced bromine. However, the open-ocean-sourced bromine, via sea spray bromide depletion, cannot by itself produce ozone depletion events (ODEs; defined as ozone volume mixing ratios, VMRs, < 10 ppbv). In contrast, sea-ice-sourced bromine, via sea salt aerosol (SSA) production from blowing snow, can produce ODEs even without bromine from sea spray, highlighting the importance of sea ice surface in polar boundary layer chemistry. Modelled total inorganic bromine (BrY) over the Arctic sea ice is sensitive to model configuration; e.g. under the same bromine loading, BrY in the Arctic spring boundary layer in the p-TOMCAT control run (i.e. with all bromine emissions) can be 2 times that in the UKCA control run. Despite the model differences, both model control runs can successfully reproduce large bromine explosion events (BEEs) and ODEs in polar spring. Model-integrated tropospheric-column BrO generally matches GOME-2 tropospheric columns within ∼ 50 % in UKCA and a factor of 2 in p-TOMCAT. The success of the models in reproducing both ODEs and BEEs in the Arctic indicates that the relevant parameterizations implemented in the models work reasonably well, which supports the proposed mechanism of SSA production and bromide release on sea ice. Given that sea ice is a large source of SSA and halogens, changes in sea ice type and extent in a warming climate will influence Arctic boundary layer chemistry, including the oxidation of atmospheric elemental mercury. Note that this work dose not necessary rule out other possibilities that may act as a source of reactive bromine from the sea ice zone.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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 ».