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Enregistrement W4409003755 · doi:10.1029/2024jd042674

Modeling the Black and Brown Carbon Absorption and Their Radiative Impact: The June 2023 Intense Canadian Boreal Wildfires Case Study

2025· article· en· W4409003755 sur OpenAlexaboutno aff
Paolo Tuccella, Ludovico Di Antonio, Andrea Di Muzio, Valentina Colaiuda, Raffaele Lidori, Laurent Menut, Giovanni Pitari, Edoardo Raparelli

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Atmospheres · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBorealEnvironmental scienceAtmospheric sciencesCarbon blackRadiative transferAbsorption (acoustics)ClimatologyMeteorologyGeographyPhysicsChemistryGeologyOpticsArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Black carbon (BC) and brown carbon (BrC) are light‐absorbing aerosols with significant climate impacts, but their absorption properties and direct radiative effect (DRE) remain uncertain. We simulated BC and BrC absorption during the intense Canadian boreal wildfires in June 2023 using an enhanced version of CHIMERE chemical and transport model. The study focused on a domain extending from North America to Eastern Europe, including the Arctic up to 85°N. The enhanced model includes an update treatment for BC absorption enhancement and a BrC aging scheme accounting for browning and blanching through oxidation. Validation against Aerosol Robotic Network and satellite data showed the model accurately reproduced aerosol optical depth (AOD) at multiple wavelengths, both near wildfire sources and during transoceanic transport to Europe. Improvements were observed in simulations of absorbing aerosol optical depth (AAOD) compared with the baseline model. Significant enhancements were achieved in capturing the spatial distribution of aerosol absorption in areas affected by wildfire emissions. For June 2023, the regional all‐sky DRE attributed to Canadian wildfires was reduced from −2.1 W/m2 in the control model to −1.9 W/m2 in the enhanced model. This corresponded to an additional warming effect of +0.2 W/m2 (+10%) due to the advanced treatment of BC and BrC absorption. These results indicate the importance of accurate aerosol absorption modeling in regional climate predictions, during large‐scale biomass burning events. They also highlight potential overestimations of cooling effects in traditional models, emphasizing the need of improved aerosol parameterization to better simulate the DRE and for evaluating the impacts of mitigation strategies.

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 enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil0,140

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,282 · 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

Citations9
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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