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Enregistrement W4249464931 · doi:10.5194/gmd-2021-56-cc1

Comment on gmd-2021-56, four locations are a bit sparse for evaluating a global model

2021· peer-review· en· W4249464931 sur OpenAlexfundaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepeer-review
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueRadioactivity and Radon Measurements
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHealth CanadaSuomalainen TiedeakatemiaRussian Science FoundationAcademy of FinlandSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen Forschung
Mots-clésSpan (engineering)Cosmic rayAtmosphere (unit)BerylliumMeteorologyIsotopeAtmospheric modelEnvironmental scienceNuclear physicsAtmospheric sciencesPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The short-living cosmogenic isotope 7 Be, which is produced by cosmic rays in the atmosphere, is often used as a tracer for atmospheric dynamics, with precise and high-resolution measurements covering the recent decades. The long-living isotope 10 Be, as measured in polar ice cores with an annual resolution, is a proxy for long-term cosmic-ray variability, whose signal can, however, be distorted by atmospheric transport and deposition that need to be properly modeled to be accounted for. While transport of 7 Be can be modeled with high accuracy using the known meteorological fields, atmospheric transport of 10 Be was typically modeled using case-study-specific simulations or simplified box models based on parameterizations. Thus, there is a need for a realistic model able to simulate atmospheric transport and deposition of beryllium with a focus on polar regions and (inter)annual timescales that is potentially able to operate in a self-consistent mode without the prescribed meteorology. Since measurements of 10 Be are extremely laborious and hence scarce, it is difficult to compare model results directly with measurement data. On the other hand, the two beryllium isotopes are believed to have similar transport and deposition properties, being different only in production and lifetime, and thus the results of 7 Be transport can be generally applied to 10 Be. Here we present a new model, called CCM SOCOL-AERv2-BE, to trace isotopes of 7 Be and 10 Be in the atmosphere based on the chemistry–climate model (CCM) SOCOL (SOlar Climate Ozone Links), which has been improved by including modules for the production, deposition, and transport of 7 Be and 10 Be. Production of the isotopes was modeled for both galactic and solar cosmic rays by applying the CRAC (Cosmic Ray Atmospheric Cascade) model. Transport of 7 Be was modeled without additional gravitational settling due to the submicron size of the background aerosol particles. An interactive deposition scheme was applied including both wet and dry deposition. Modeling was performed using a full nudging to the meteorological fields for the period of 2002–2008 with a spin-up period of 1996–2001. The modeled concentrations of 7 Be in near-ground air were compared with the measured ones at a weekly time resolution in four nearly antipodal high-latitude locations: two in the Northern (Finland and Canada) and two in the Southern (Chile and the Kerguelen Islands) Hemisphere. The model results agree with the measurements in the absolute level within error bars, implying that the production, decay, and lateral deposition are correctly reproduced. The model also correctly reproduces the temporal variability of 7 Be concentrations on annual and sub-annual scales, including the presence and absence of the annual cycle in the Northern and Southern Hemisphere, respectively. We also modeled the production and transport of 7 Be for a major solar energetic particle event (SPE) on 20 January 2005, which appears insufficient to produce a measurable signal but may serve as a reference event for historically known extreme SPEs. Thus, a new full 3D time-dependent model, based on CCM SOCOL, of 7 Be and 10 Be atmospheric production, transport, and deposition has been developed. Comparison with real data on the 7 Be concentration in the near-ground air validates the model and its accuracy.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil0,156

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0110,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0450,029

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 Opus0,525
Tête enseignante GPT0,542
Écart entre enseignants0,017 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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