Impact of Uncertainties in the Atmospheric Boundary Layer Height on the Numerical Simulation of Chemical Species
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Uncertainties in the atmospheric boundary layer height (ABL-H) are associated either with the uncertainties in meteorological fields or the definition of the ABL-H. When the ABL-H is involved in ABL parameterization schemes these uncertainties can have impacts on numerical simulation of chemical species. The impacts are examined numerically by employing a 1-D diffusion model with the K-profile scheme and 3-D air quality forecast model with the turbulent kinetic energy (TKE)-based scheme. The dependency on the ABL-H in the two schemes is very different. Sensitivity tests with the 1-D model show that the over-estimated/under-estimated ABL-H leads to the decrease/increase of concentration of tracers under both stable and unstable conditions due to the increase/decrease of the volume of tracers within the ABL. Under unstable conditions, the over-estimated/under-estimated ABL-H also enhances/weakens the vertical diffusivity, and leads to the decrease/increase of the concentration of tracers for the negative/positive vertical gradient of tracer. These impacts result in a little change with height within the ABL. The impacts of the ABL-H through the counter-gradient term and entrainment flux are much smaller than the impact through changing the volume of the ABL and vertical diffusivity in the ABL. Sensitivity tests with the 3-D numerical model with the TKE scheme show that over urban areas the over-estimated/under-estimated ABL-H leads to the increase/decrease of TKE in the whole ABL but does not always lead to stronger/weaker diffusivity and lower/higher concentrations of chemical species.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 tête enseignante, 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 ».