FORest Canopy Atmosphere Transfer (FORCAsT) 2.0: model updates and evaluation with observations at a mixed forest site
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The FORCAsT (FORest Canopy Atmosphere Transfer) model version 1.0 is updated to FORCAsT 2.0 by implementing five major changes, including (1) a change to the operator splitting, separating chemistry from emission and dry deposition, which reduces the run time of the gas-phase chemistry by 70 % and produces a more realistic in-canopy profile for isoprene; (2) a modification of the eddy diffusivity parameterization to produce greater and more realistic vertical mixing in the boundary layer, which ameliorates the unrealistic simulated end-of-day peaks in isoprene under well-mixed conditions and improves daytime air temperature; (3) updates to dry deposition velocities with available measurements; (4) implementation of the Reduced Caltech Isoprene Mechanism (RCIM) to reflect the current knowledge of isoprene oxidation; and (5) extension of the aerosol module to include isoprene-derived secondary organic aerosol (iSOA) formation. Along with the operator splitting, modified vertical mixing, and dry deposition, RCIM improves the estimation of first-generation isoprene oxidation products (methyl vinyl ketone and methacrolein) and some second-generation products (such as isoprene epoxydiols). Inclusion of isoprene in the aerosol module in FORCAsT 2.0 leads to a 7 % mass yield of iSOA. The most important iSOA precursors are IEPOX and tetrafunctionals, which together account for >86 % of total iSOA. The iSOA formed from organic nitrates is more important in the canopy, accounting for 11 % of the total iSOA. The tetrafunctionals compose up to 23 % of the total iSOA formation, highlighting the importance of the fate (i.e., dry deposition and gas-phase chemistry) of later-generation isoprene oxidation products in estimating iSOA formation.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».