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Enregistrement W4256361972 · doi:10.5194/acp-2020-299

Impacts of atmospheric transport and biomass burning on the interannual variation in black carbon aerosols over the Tibetan Plateau

2020· preprint· en· W4256361972 sur OpenAlexaff
Han Han, Yue Wu, Jane Liu, Tianliang Zhao, Bingliang Zhuang, Yichen Li, Huimin Chen, Ye Zhu, Hongnian Liu, Qin’geng Wang, Shu Li, Tijian Wang, Min Xie, Mengmeng Li

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Oceanic and Atmospheric AdministrationHarvard UniversityNational Natural Science Foundation of ChinaEuropean Space AgencyStrongMinistry of Science and Technology of the People's Republic of China
Mots-clésHYSPLITPlateau (mathematics)Environmental scienceChemical transport modelEast AsiaAtmospheric sciencesClimatologySeasonalityBiomass burningAerosolGeographyChinaGeologyMeteorologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Atmospheric black carbon (BC) in the Tibetan Plateau (TP) can largely impact regional and global climate. Still, studies on the interannual variation in atmospheric BC over the TP and associated variation in BC sources and controlling factors are rather limited. In this study, we characterize the variations in atmospheric BC over the TP surface layer through analysis of 20-year (1995–2014) simulations from a global chemical transport model, GEOS-Chem. The results show that, of all areas in the TP, surface BC concentrations are highest over the eastern and southern TP, where surface BC are susceptible respectively to BC transport from East Asia and South Asia. Combining the GEOS-Chem simulations and trajectories from the Hybrid Single-Particle Lagrangian Integrated Trajectory (HYSPLIT) model, we assess the contributions of different source regions to surface BC in the TP. On the 20-year average, over 90 % surface BC in the TP comes from South Asia (47 %) and East Asia (46 %). Regarding seasonal variation in foreign influences, South Asia and East Asia are dominant source regions in winter and summer, respectively, in terms of both magnitude and affected areas in the TP. In spring and autumn, the influences from the two source regions are somewhat comparable. Interannually, surface BC over the TP is largely modulated by atmospheric transport of BC from foreign regions year-round and by biomass burning in South Asia, mostly in spring. We find that the extremely strong biomass burning in South Asia in the spring of 1999 greatly enhanced surface BC concentrations in the TP (31 % relative to the climatology). We find that the strength of the Asian monsoon correlates significantly with the interannual variation in the amount of BC transported to the TP from foreign regions. In summer, strong East Asian summer monsoon and South Asian summer monsoon tend to, respectively, increase BC transport from central China and northeast South Asia to the TP. In winter, BC transport from central China is enhanced in years with strong East Asia winter monsoon or Siberian High. A strong Siberian High can also increase BC transport from northern South Asia to the TP. This study underscores the impacts of atmospheric transport and biomass burning on the interannual variation in surface BC over the TP. It reveals a close connection between the atmospheric transport of BC from foreign regions to the TP and the Asian monsoon.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,095
Score d'incertitude au seuil0,189

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,201 · 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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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