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Enregistrement W4412122081 · doi:10.5194/epsc-dps2025-1681

Improved MarsWRF modeling of Martian dust storms.

2025· preprint· en· W4412122081 sur OpenAlexaff
Claire Newman, Mark G. Richardson, Yuan Lian, Christopher Lee

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePlanetary Science and Exploration
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMartianAstrobiologyStormDust stormEnvironmental scienceAtmospheric sciencesAtmospheric dustMeteorologyGeologyMars Exploration ProgramPhysicsAerosol

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

On Mars, dust storms are by far the largest contributor to interannual variability in climate and variations in sol-to-sol weather. The thin atmosphere and very small greenhouse effect mean that the impact of adding large atmospheric dust amounts on radiative transfer, and hence on temperature and circulation, is massive. In addition, the lack of water or vegetation on Mars mean that the bulk of the surface is a dust source, and that relatively little ‘scavenging’ (dust acting as cloud condensation nuclei) occurs to remove dust once it has been lifted by vortices or non-vortical winds.Unfortunately, accurately predicting dust storms on Mars has proven to be a very challenging problem. Atmospheric general circulation models (GCMs) must not only produce the large range of variability in dust storm onset times, locations, and sizes observed on Mars itself, but for true predictive skill must also be capable of producing the same type and timing of storm as was observed in any given year. If interannual variability in Mars dust storms is driven primarily by year-to-year variability in atmospheric conditions at the surface, then data assimilation and a denser set of atmospheric observations may ultimately be needed to correctly simulate those conditions and hence to produce the correct pattern of dust lifting and storms. However, if certain storms rely on surface dust being available in key source regions, then potentially an orbital assessment of this (e.g., via albedo changes) might be enough to determine whether such storms could occur in a given year (Newman and Richardson, 2015). A postulated weak coupling between the orbit and rotation of Mars, if sufficiently strong, would produce accelerations that modify surface wind patterns with a period and variation that is not linked to the annual cycle of solar forcing, hence may also provide a preference for certain storms to occur in any given year (Shirley and Mischna, 2017; Newman et al., 2019).All of this provides a strong motivation for investigating whether surface dust availability and/or orbit-spin coupling can improve Mars GCM modelling of dust storms, both in terms of the realism of individual storms and of the simulated interannual variability. Here we will present new results, obtained using the MarsWRF GCM, that expand on our previous investigations of these potential mechanisms.We find that allowing a limited dust supply to be self-consistently rearranged by the circulation, which both changes the position and increases the number of primary source locations for surface dust lifting, remains of key importance for generating more realistic dust storms and interannual variability. By exploring variable threshold formulations (in which the wind stress dust lifting threshold is increased when the surface dust cover drops below its original value), we find that these simulations are occasionally able to generate global dust storms beginning around southern spring equinox, which have been observed twice in recent Mars year (MY 25 and 34, 2001 and 2018) but have proven very difficult to generate spontaneously in models. We also simulate one late global storm, beginning after Ls 300°, which have been observed twice on Mars but have similarly been very hard to generate spontaneously in models. We will discuss the mechanisms at work behind the generation of each storm type in the MarsWRF model.Finally, we will discuss the impact on these limited-surface-dust simulations of including an active water cycle with dust-water microphysics (e.g., Lee et al., 2018), and whether introducing a limited dust supply into simulations with orbit-spin coupling activated improves the match to the observed time-series of dust storms over Martian history.Lee, C., M.I. Richardson, C.E. Newman and M.A. Mischna, The sensitivity of solsticial pauses to atmospheric ice and dust in the MarsWRF General Circulation Model, Icarus, 311, 23-34, doi:10.1016/j.icarus.2018.03.019, 2018.Newman, C.E. and M.I. Richardson, The impact of surface dust source exhaustion on the Martian dust cycle, dust storms and interannual variability, as simulated by the MarsWRF General Circulation Model, Icarus, 257, 47-87, doi:10.1016/j.icarus.2015.03.030, 2015.Newman, C.E., M.A. Mischna, M.I. Richardson and J.H. Shirley, Impact on Mars dust storm variability of postulated orbit-spin coupling with parameterized dust lifting and radiatively active dust transport, Icarus, doi:10.1016/j.icarus.2018.07.023, 317, 649-668, 2019.Shirley, J.H., Mischna, M.A., 2017. Orbit-spin coupling and the interannual variability of global-scale dust storm occurrence on Mars. Planet. Space Sci. 139, 37–50. https://doi.org/10.1016/j.pss.2017.01.001.

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 enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,081

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,216 · 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
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