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Enregistrement W3036095670 · doi:10.5194/acp-21-3255-2021

Convective uplift of pollution from the Sichuan Basin into the Asian monsoon anticyclone during the StratoClim aircraft campaign

2021· article· en· W3036095670 sur OpenAlexaff
Keun-Ok Lee, Brice Barret, É. Le Flochmoën, Pierre Tulet, Silvia Bucci, Marc von Hobe, Corinna Kloss, Bernard Legras, Maud Leriche, Bastien Sauvage, F. Ravegnani, A. Ulanovsky

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilFP7 Ideas: European Research CouncilEuropean Centre for Medium-Range Weather ForecastsBundesministerium für Bildung und ForschungIndo-French Centre for the Promotion of Advanced ResearchAgence Nationale de la RechercheEuropean Commission
Mots-clésAnticycloneMonsoonTroposphereEast Asian MonsoonStratosphereConvectionClimatologyEnvironmental scienceTropopauseAtmospheric sciencesDeep convectionGeologyMeteorologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. The StratoClim airborne campaign took place in Nepal from 27 July to 10 August 2017 to document the physical and chemical properties of the South Asian upper troposphere–lower stratosphere (UTLS) during the Asian summer monsoon (ASM). In the present paper, simulations with the Meso-NH cloud-chemistry model at a horizontal resolution of 15 km are performed over the Asian region to characterize the impact of monsoon deep convection on the composition of Asian monsoon anticyclone (AMA) and on the formation of the Asian tropopause aerosol layer (ATAL) during the StratoClim campaign. StratoClim took place during a break phase of the monsoon with intense convective activity over South China and Sichuan. Comparisons between brightness temperatures (BTs) at 10.8 µm observed by satellite sensors and simulated by Meso-NH highlight the ability of the model to correctly reproduce the life cycle of deep convective clouds. A comparison between CO and O3 concentrations from Meso-NH and airborne observations (StratoClim and IAGOS (In-service Aircraft for a Global Observing System)) demonstrates that the model captures most of the observed variabilities. Nevertheless, for both gases, the model tends to overestimate the concentrations and misses some thin CO plumes related to local convective events probably because the resolution is too coarse, but the convective uplift of pollution is very well captured by the model. We have therefore focused on the impact of Sichuan convection on the AMA composition. A dedicated sensitivity simulation showed that the 7 August convective event brought large amounts of CO deep into the AMA and even across the 380 K isentropic level located at 17.8 km. This Sichuan contribution enhanced the CO concentration by ∼15 % to reach more than 180 ppbv over a large area around 15 km height. It is noteworthy that Meso-NH captures the impact of the diluted Sichuan plume on the CO concentration during a StratoClim flight south of Kathmandu, highlighting its ability to reproduce the transport pathway of Sichuan pollution. According to the model, primary organic aerosol and black carbon particles originating from Sichuan are transported following the same pathway as CO. The large particles are heavily scavenged within the precipitating part of the convective clouds but remain the most important contributor to the particle mass in the AMA. Over the whole AMA region, the 7 August convective event resulted in a 0.5 % increase in CO concentration over the 10–20 km range that lasted about 2 d. The impact of pollution uplift from three regions (India, China, and Sichuan) averaged over the first 10 d of August has also been evaluated with sensitivity simulations. Even during this monsoon break phase, the results confirm the predominant role of India relative to China with respective contributions of 11 % and 7 % to CO concentration in the 10–15 km layer. Moreover, during this period a large part (35 %) of the Chinese contribution comes from the Sichuan Basin alone.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,106
Score d'incertitude au seuil0,211

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,181 · 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'étudeObservationnel
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

Citations10
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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