What drives the observed variability of HCN in the troposphere and lower stratosphere?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. We use the GEOS-Chem global 3-D chemistry transport model to investigate the relative importance of chemical and physical processes that determine observed variability of hydrogen cyanide (HCN) in the troposphere and lower stratosphere. Consequently, we reconcile ground-based FTIR column measurements of HCN, which show annual and semi-annual variations, with recent space-borne measurements of HCN mixing ratio in the tropical lower stratosphere, which show a large two-year variation. We find that the observed column variability over the ground-based stations is determined by a superposition of HCN from several regional burning sources, with GEOS-Chem reproducing these column data with a positive bias of 5%. GEOS-Chem reproduces the observed tropical HCN variability from the Microwave Limb Sounder and the Atmospheric Chemistry Experiment satellite instruments with a negative bias of 7%. We show the tropical biomass burning emissions explain mostly the observed HCN variations in the upper troposphere and lower stratosphere (UTLS), with the remainder due to atmospheric transport and HCN chemistry. In the mid and upper stratosphere, atmospheric dynamics progressively exerts more influences on HCN variations. The extent of temporal overlap between African and other continental burning seasons is key in establishing the apparent bienniel cycle in the UTLS. Similar analysis of other, shorter-lived trace gases have not observed the transition between annual and bienniel cycles in the UTLS probably because the signal of inter-annual variations from surface emission has vanished before arriving at the lower stratosphere (LS), due to shorter atmospheric lifetimes.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 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 ».