An improved representation of aerosol mixing state for air quality–weather interactions
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».