MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4408436878 · doi:10.5194/egusphere-egu25-7049

Modelling Arctic springtime ozone depletion events: role of snow sourced bromine chemistry and its impact on Arctic tropospheric ozone budget

2025· preprint· en· W4408436878 sur OpenAlexaff
Wanmin Gong, S. R. Beagley, K. Toyota, Henrik Skov, Jesper Heile Christensen, Alexandru Lupu, Diane Pendlebury, Junhua Zhang, Ulaş İm, Yugo Kanaya, Alfonso Saiz‐Lopez, Roberto Sommariva, Peter Effertz, John W. Halfacre, Nis Jepsen, Rigel Kivi, Theodore K. Koenig, Katrin Müller, Claus Nordstrøm, Irina Petropavlovskikh

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric Ozone and Climate
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOzone depletionSnowOzoneBromineTropospheric ozoneArcticAtmospheric sciencesEnvironmental scienceThe arcticClimatologyTroposphereMeteorologyOceanographyChemistryGeologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A large portion of the Arctic is covered by ocean and sea ice, from which reactive halogen species can be emitted to the atmosphere. Springtime ozone depletion events (ODEs) have been primarily attributed to catalytic destruction of ozone by reactive bromine released from snowpacks and blowing snow over sea ice and cycled through heterogeneous reactions on aerosol surfaces. Mechanisms to represent polar springtime bromine explosions and ODEs have been developed and tested in various atmospheric models, by considering both blowing snow and snowpacks, with varying degrees of success when compared with observations of reactive bromine and ozone in polar regions. In this study, two independent chemical transport models (CTMs), DEHM (Danish Eulerian Hemispheric Model) and GEM-MACH (Global Environmental Multi-scale – Modelling Air quality and Chemistry), were used to simulate Arctic lower tropospheric ozone for the year 2015. Both models include bromine chemistry and a representation of snow-sourced bromine mechanism: a blowing-snow bromine source mechanism in DEHM and a snowpack bromine source mechanism in GEM-MACH.The comparison of model simulation results with available observations in the Arctic showed that the model with the snowpack bromine source mechanism (GEM-MACH) was able to capture most of the observed springtime ODEs in the Arctic, while the model considering blowing-snow sourced bromine alone (DEHM) simulated much fewer ODEs. The snowpack-sourced mechanism is seen to be essential in sustaining the continued bromine production under a variety of meteorological conditions, while the blowing-snow bromine source mechanism triggered by high wind conditions tends to be more episodic. This is consistent with observational evidence that the ODEs observed in the Arctic tend to occur during calm wind conditions favouring the snowpack bromine source mechanism to take effect in the surface air with ODEs at high wind speed conditions to occur sporadically. The study demonstrated that the springtime ozone depletion process plays a central role in driving the surface ozone seasonal cycle in the Central Arctic, and that the bromine-mediated ODEs, while occurring most notably within the lowest few hundred metres of air above the Arctic Ocean, can induce a 5-7% of loss in the total pan-Arctic tropospheric ozone burden during springtime. The study also demonstrated that atmospheric aerosols play an integral role in the Arctic springtime bromine explosions and ODEs through heterogeneous cycling of reactive bromine, particularly over a deeper vertical layer and at distance from the snowpack bromine source area, which has implications for the potential role of Arctic haze aerosols that may play in the springtime ODEs. The uncertainty in parameterising the Arctic bromine source mechanism will also be discussed.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,162
Score d'incertitude au seuil0,322

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,217 · 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
GenreEmpirique

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetAtmospheric Ozone and Climate→Travaux en français237 207→