Impact of Interactive Aerosol Feedbacks on Photolysis Rates and Air Quality for Urban and Industrial Areas in Canada using the GEM-MACH Air Quality Model
Notice bibliographique
Résumé
The photolysis module in Environment and Climate Change Canada’s on-line chemical transport model GEM-MACH (GEM: Global Environmental Multi-scale – MACH: Modelling Air quality and Chemistry) was improved by using the on-line chemical composition and size-resolved representation of atmospheric aerosols in GEM-MACH to calculate the attenuation of radiation in the photolysis module. We coupled both the GEM-MACH aerosol module and the MESSy-JVAL (Modular Earth Sub-Model System) photolysis routine through the use of the on-line aerosol modeled data and a new Mie lookup table for the model-generated extinction efficiency, absorption and scattering cross sections of each aerosol. The new algorithm applies a lensing correction factor to the black carbon absorption efficiency (core-shell parametrization) and calculates the scattering and absorption optical depth and asymmetry factor of black carbon, sea-salt, dust and other internally mixed components. In order to evaluate the effects of these modifications on the performance of the GEM-MACH model, a series of simulations with the updated version of MESSy-JVAL and wildfire emission inputs from the Canadian Forest Fire Emissions Prediction System (CFFEPS) were carried out, and the model aerosol optical depth (AOD) output was compared to the previous version of MESSy-JVAL, satellite data, ground-based measurements, and re-analysis products. The comparison of the updated version of MESSy-JVAL with the previous version showed significant improvements in the model performance with the implementation of the new photolysis module and adopting the online interactive aerosol concentrations in GEM-MACH.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».