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Enregistrement W4306784402 · doi:10.5194/acp-22-13527-2022

An improved representation of aerosol mixing state for air quality–weather interactions

2022· article· en· W4306784402 sur OpenAlexafffund
Robin Stevens, Andrei Ryjkov, Mahtab Majdzadeh, Ashu Dastoor

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesEnvironment and Climate Change Canada
Mots-clésAerosolAbsorption (acoustics)Air quality indexDeposition (geology)Atmospheric sciencesEnvironmental scienceMixing (physics)Air mass (solar energy)Representation (politics)MeteorologyChemistryMaterials sciencePhysicsThermodynamicsGeologyComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We implement a detailed representation of aerosol mixing state in the Global Environmental Multiscale – Modelling Air quality and CHemistry (GEM-MACH) air quality and weather forecast model. Our mixing-state representation includes three categories: one for more hygroscopic aerosol, one for less hygroscopic aerosol with a high black carbon (BC) mass fraction, and one for less hygroscopic aerosol with a low BC mass fraction. The more detailed representation allows us to better resolve two different aspects of aerosol mixing state: differences in hygroscopicity due to aerosol composition and the amount of absorption enhancement of BC due to non-absorbing coatings. Notably, this three-category representation allows us to account for BC thickly coated with primary organic matter, which enhances the absorption of the BC but has a low hygroscopicity. We compare the results of the three-category representation (1L2B, (one hydrophilic, two hydrophobic)) with a simulation that uses two categories, split by hygroscopicity (HYGRO), and a simulation using the original size-resolved internally mixed assumption (SRIM). We perform a case study that is focused on North America during July 2016, when there were intense wildfires over northwestern North America. We find that the more detailed representation of the aerosol hygroscopicity in both 1L2B and HYGRO decreases wet deposition, which increases aerosol concentrations, particularly of less hygroscopic species. The concentration of PM 2.5 increases by 23 % on average. We show that these increased aerosol concentrations increase cloud droplet number concentrations and cloud reflectivity in the model, decreasing surface temperatures. Using two categories based on hygroscopicity yields only a modest benefit in resolving the coating thickness on black carbon, however. The 1L2B representation resolves BC with thinner coatings than the HYGRO simulation, resulting in absorption aerosol optical depths that are 3 % less on average, with greater differences over strong anthropogenic source regions. We did not find strong subsequent effects of this decreased absorption on meteorology.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,252 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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