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Enregistrement W4247237468 · doi:10.5194/acp-2017-236

Source attribution of Arctic black carbon constrained by aircraft and surfacemeasurements

2017· preprint· en· W4247237468 sur OpenAlexafffund
Jun‐Wei Xu, Randall V. Martin, Andrew Morrow, Sangeeta Sharma, W. Richard Leaitch, Julia Burkart, Hannes Schulz, Marco Zanatta, Megan D. Willis, Daven K. Henze, Colin J. Lee, Andreas Herber, Jonathan P. D. Abbatt

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensUniversity of TorontoEnvironment and Climate Change CanadaDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésArcticEnvironmental scienceAtmospheric sciencesBiomass burningTroposphereClimatologyMeteorologyOceanographyGeographyGeologyAerosol

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Black carbon (BC) contributes to both degraded air quality and Arctic warming, however sources of Arctic BC and their geographic contributions remain uncertain. We interpret a series of recent airborne and ground-based measurements with the GEOS-Chem global chemical transport model and its adjoint to attribute the sources of Arctic BC. The springtime airborne measurements performed by the NETCARE campaign in 2015 and the PAMARCMiP campaigns in 2009 and 2011 offer BC vertical profiles extending to > 6 km across the Arctic and include profiles above Arctic ground monitoring stations. Long-term ground-based measurements are examined from multiple methods (thermal, laser incandescence and light absorption) at Alert (2011–2013), Barrow (2009–2015) and Ny-Ålesund (2009–2014) stations. Our simulations with the addition of gas flaring emissions are consistent with ground-based measurements of BC concentrations at Alert and Barrow in winter and spring (rRMSE < 13 %), and with airborne measurements of BC vertical profile across the Arctic (rRMSE = 17 %). Sensitivity simulations suggest that anthropogenic emissions in eastern and southern Asia are the largest source of the Arctic BC column both in spring (56 %) and annually (37 %), with larger contributions aloft than near the surface (e.g. a contribution of 66 % between 400–700 hPa and of 46 % below 900 hPa in spring). Anthropogenic emissions from northern Asia contribute considerable BC to the lower troposphere (a contribution of 27 % in spring and of 43 % annually below 900 hPa). Biomass burning has a substantial contribution to Arctic BC below 400 hPa of 25 % annually, despite minor influence in spring ( 50 %) in winter and those from eastern and southern Asia are the largest in spring (~ 40 %). At Ny-Ålesund, anthropogenic emissions from Europe (~ 30 %) and northern Asia (~ 30 %) are major sources in winter and early spring. Biomass burning from North America is the most important contributor to surface BC at all stations in summer, especially at Barrow where North American biomass burning contributes more than 90 % of BC in July and August. Our adjoint simulations indicate pronounced spatial and seasonal heterogeneity in the contribution of emissions to the Arctic BC column concentrations with noteworthy contributions from emissions in eastern China (15 %) and western Siberia (6.5 %). Although uncertain, gas flaring emissions from oilfields in western Siberia could have a striking impact (13 %) on Arctic BC loadings in January, comparable to the total influence of continental Europe and North America (6.5 % each in January).

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,106
Score d'incertitude au seuil0,211

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,202 · 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'étudeObservationnel
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

Citations7
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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