Using Arctic field data and remote sensing BrO data to constrain blowing snow sea salt aerosol production parameterizations
Notice bibliographique
Résumé
Field evidence has confirmed a new sea salt aerosol (SSA) source on sea ice, which may significantly affect polar boundary layer chemistry and polar winter climate. While the SSA production rate from blowing snow has been previously parameterised (Yang et al., 2008) and then validated by measurements at both Poles, some key parameters involved are not yet fully constrained, leading to uncertainties when using numerical models to compare with field measurements and assess their environmental and climate impacts. In this presentation, we focus on two key parameters: blowing snow size distribution and snow salinity, which determine SSA production in number and size, respectively. We aim to constrain these factors using the latest field data, supported by remote sensing BrO data and modelling. Blowing snow particles typically follow a two-parameter gamma distribution function with shape factor (alpha) and scaling factor (beta) varying over a large range. However, our recent work focusing on the Arctic Multidisciplinary drifting Observatory for the Study of Arctic Climate (MOSAiC) expedition data showed that at a given height, beta values increase with wind speeds, while alpha gradually approach a constant value of 1.9 at higher wind speeds (e.g. larger than 10 m/s). This is the first time that we derive such a relationship for blowing snow, which further affirms the aerosol production mechanism from blowing snow and helps elucidate the underlying processes involved. Accordingly, we parameterised the blowing snow particle size distribution as a function of wind speed, accounting for variable wind speeds during storms. In addition, supported by a chemistry transport model (p-TOMCAT), we examined the sensitivities of SSA mass and reactive bromine release rate (in association with the SSA production) to representative snow salinities derived from observations in the central Arctic and coastal regions (at Eureka, Canada). Mean winter/springtime snow salinities that best represent the Arctic were derived by comparing the modelled BrO with ground-based multi-axis differential optical absorption spectroscopy (MAX-DOAS) and air-based satellite-based GOME-2 BrO data at Svalbard and Eureka.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».