Simulation of radon-222 with the GEOS-Chem global model: emissions, seasonality, and convective transport
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Radon-222 (222Rn) is a short-lived radioactive gas naturally emitted from land surfaces and has long been used to assess convective transport in atmospheric models. In this study, we simulate 222Rn using the GEOS-Chem chemical transport model to improve our understanding of 222Rn emissions and surface concentration seasonality and characterize convective transport associated with two Goddard Earth Observing System (GEOS) meteorological products, the Modern-Era Retrospective analysis for Research and Applications (MERRA) and GEOS Forward Processing (GEOS-FP). We evaluate four global 222Rn emission scenarios by comparing model results with observations at 51 surface sites. The default emission scenario in GEOS-Chem yields a moderate agreement with surface observations globally (68.9 % of data within a factor of 2) and a large underestimate of winter surface 222Rn concentrations at Northern Hemisphere midlatitudes and high latitudes due to an oversimplified formulation of 222Rn emission fluxes (1 atom cm−2 s−1 over land with a reduction by a factor of 3 under freezing conditions). We compose a new global 222Rn emission scenario based on Zhang et al. (2011) and demonstrate its potential to improve simulated surface 222Rn concentrations and seasonality. The regional components of this scenario include spatially and temporally varying emission fluxes derived from previous measurements of soil radium content and soil exhalation models, which are key factors in determining 222Rn emission flux rates. However, large model underestimates of surface 222Rn concentrations still exist in Asia, suggesting unusually high regional 222Rn emissions. We therefore propose a conservative upscaling factor of 1.2 for 222Rn emission fluxes in China, which was also constrained by observed deposition fluxes of 210Pb (a progeny of 222Rn). With this modification, the model shows better agreement with observations in Europe and North America (> 80 % of data within a factor of 2) and reasonable agreement in Asia (close to 70 %). Further constraints on 222Rn emissions would require additional concentration and emission flux observations in the central United States, Canada, Africa, and Asia. We also compare and assess convective transport in model simulations driven by MERRA and GEOS-FP using observed 222Rn vertical profiles in northern midlatitude summer and from three short-term airborne campaigns. While simulations with both GEOS products are able to capture the observed vertical gradient of 222Rn concentrations in the lower troposphere (0–4 km), neither correctly represents the level of convective detrainment, resulting in biases in the middle and upper troposphere. Compared with GEOS-FP, MERRA leads to stronger convective transport of 222Rn, which is partially compensated for by its weaker large-scale vertical advection, resulting in similar global vertical distributions of 222Rn concentrations between the two simulations. This has important implications for using chemical transport models to interpret the transport of other trace species when these GEOS products are used as driving meteorology.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».