MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W3153016297 · doi:10.5194/egusphere-egu2020-2774

Atmospheric Acidity over North America: GEM-MACH Simulations for AQMEII-4

2020· article· en· W3153016297 sur OpenAlexaffabout
Paul A. Makar, Ayodeji Akingunola, Junhua Zhang, Balbir Pabla, Qiong Zheng, Michael D. Moran, Philip Cheung, Julian Aherne, Olivia E. Clifton, Donna Schwede, Roberto Bianconi, Roberto Bellasio, Christian Hogrefe, Stefano Galmarini

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensTrent UniversityEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeposition (geology)Air quality indexAcid depositionMach numberEnvironmental scienceMeteorologyClimate modelGridAtmospheric sciencesClimate changeGeographyPhysicsThermodynamicsGeologySoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The fourth phase of the Air Quality Model Evaluation International Initiative (AQMEII-4) is a regional air-quality model intercomparison for North American and European domains, with a focus on acidifying deposition. The study protocol includes enhanced model outputs for acidic gas deposition resistances and conductances, and particle and aqueous phase deposition, and hence will provide an unprecedented estimation both of the variability in model predictions for the deposition of acidifying species, and indications of the reasons for model variability. All models make use of common lateral boundary conditions and emissions data. Model simulations are being conducted for the years 2009 and 2010 for the European domain, and 2010 and 2016 for the North American domain. Model outputs were reported on a common grid 0.125o grid cell size domain in each of these domains, as well as at the latitude and longitude locations of receptor observation stations in the ENSEMBLE database format, and are uploaded to a common database for comparison at the Joint Research Centre at Ispra. The Global Environmental Multiscale – Modelling Air-quality and CHemistry (GEM-MACH) is Environment and Climate Change Canada’s air-quality modelling system, and is a participant in AQMEII-4, with simulations taking place on a 10km grid cell size domain covering North America. Several GEM-MACH simulations are underway for the AQMEII-4 campaign, including both the model’s research and operational configurations, based on the most recent version of the model code (GEM-MACHv3). The operational version of the model is optimized for rapid computation, making use of a 2-bin particle size distribution with occasional rebinning to/from 12-bin when necessary for improved particle microphysics accuracy. The research version of the model incorporates fully coupled chemistry (direct and indirect effects) with the P3 cloud parameterization, forest canopy shading and turbulence, revised anthropogenic plume rise, emitted and transported methane, modulation of particle crustal material by meteorology, the KPP/RODAS3 gas-phase solver, ammonia bi-directional fluxes, satellite-derived leaf area index data, a 12-bin particle size distribution, a revised parameterizations for some of the gas-phase resistances, and six additional particulate species (base cations, iron and manganese). In addition to providing a status update on the AQMEII-4 ensemble simulations, we focus here on the simulations of the research version of GEM-MACH, for the years 2010 and 2016. The annual total values of acidifying sulphur and nitrogen’s deposition components will be compared for this time period, and the AQMEII-4 diagnostics will be used to show the relative contributions of GEM-MACH’s gas-phase resistances and conductances towards total gas-phase deposition. The gas-phase values will also be compared to the annual average lowest model layer molar concentrations of the depositing species, to determine the extent to which acidity in the atmosphere tracks atmospheric concentrations. In addition, we will also examine the relative impact of base cations on average atmospheric acidity and deposition and the extent to which the transportable versus non-transportable fractions of fugitive dust emissions may influence net acidic deposition. We will also exceedances of critical loads based on the simulation totals of sulphur and nitrogen deposition and critical load ecosystem data.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,864
Score d'incertitude au seuil0,270

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,062
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,255 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetAir Quality and Health Impacts→Travaux en français237 207→