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Enregistrement W4387906724 · doi:10.5194/gmd-2023-86-rc2

Comment on gmd-2023-86

2023· peer-review· en· W4387906724 sur OpenAlexaffabout
Roya Ghahreman, Wanmin Gong, Paul A. Makar, Alexandru Lupu, Amanda Cole, Kulbir Banwait, Colin Lee, Ayodeji Akingunola

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepeer-review
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric aerosols and clouds
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScavengingPrecipitationAerosolLiquid water contentAmmonium sulfateChemistryParticulatesAtmospheric sciencesMeteorologyCloud computingPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Below-cloud scavenging is the process of aerosol removal from the atmosphere between cloud-base and the ground by precipitation (e.g. rain or snow), and affects aerosol number/mass concentrations, lifetime and distributions. An accurate representation of precipitation phases is important in treating below-cloud scavenging as the efficiency of aerosol scavenging differs significantly between liquid and solid precipitation. The impact of different representations of below-cloud scavenging on existing model biases (Makar et al, 2018), was examined through implementing a new aerosol below-cloud scavenging scheme (from Wang et al., 2014) and comparing with the GEM-MACH’s existing scavenging scheme, based on Slinn (1984). Further, the current GEM-MACH employs a single-phase precipitation for below-cloud scavenging: total precipitation is treated as either liquid or solid depending on a fixed environment temperature threshold. Here, we consider co-existing liquid and solid precipitation phases as they are predicted by the GEM microphysics. GEM-MACH simulations are compared with - observed precipitation samples, with a focus on the particulate base cation NH4+, acidic anions NO3-, SO4=, HSO3- in precipitation, and ambient particulate sulfate, ammonium and nitrate. Overall, the precipitation-phase partitioning and Wang et al. (2014) scavenging scheme improve GEM-MACH performance relative to earlier approaches. Including multi-phase approach leads to a decrease in SO42- scavenging and impacts the below-cloud scavenging of SO2 into the aqueous phase over the domain. Sulphate biases improved from +46 % to -5 % relative to Alberta Precipitation Quality Monitoring Program wet sulphate observations. At Canadian Air and Precipitation Monitoring Network stations the biases became more negative, from -10 % to -30 % for the tests carried out here. These may be compared to previously published annual average biases of +200 % for SO42- from earlier versions of GEM-MACH (Makar et al, 2018), indicating an overall improvement in model performance relative to the prior results. Improvements in model performance (via scores for correlation coefficient, normalized mean bias, and/or fractional number of model values within a factor of two of observations) could also be seen, between the base case and the two simulations based on multiphase partitioning for NO3-, NH4+, and SO42. Whether or not these improvements corresponded to increases or decreases of NO3- and NH4+ wet deposition varied over the simulation region. The changes were episodic in nature – the most significant changes in wet deposition were likely at specific geographic locations and represent specific cloud precipitation events. The aerosol scavenging rates of the two schemes differ during liquid precipitation in the size range of 0.1–1 µm, mostly at high precipitation intensity. The two schemes aerosol scavenging diverges for aerosols smaller than 1 µm for solid precipitation at lower intensity (R=0.01 mm/h), while at higher precipitation intensities (R=10 mm/h), the two schemes show bigger differences for aerosols larger than 1 µm. The changes in wet scavenging resulted a higher formation rate and larger concentrations of atmospheric particle sulphate.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,278
Score d'incertitude au seuil0,930

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0190,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2780,244

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,255 · 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
GenreAutre

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
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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