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Enregistrement W4414547691 · doi:10.5194/gmd-18-6479-2025

Implementation of the MOSAIC aerosol module (v1.0) in the Canadian air quality model GEM-MACH (v3.1)

2025· article· en· W4414547691 sur OpenAlexaffabout
K. Semeniuk, Ashu Dastoor, Alexandru Lupu

Notice bibliographique

RevueGeoscientific model development · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAerosolAERONETAir quality indexInversion (geology)Deposition (geology)SulfateMosaicAmmonium sulfate

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. The Model for Simulating Aerosol Interactions and Chemistry (MOSAIC) aerosol thermodynamics and sectional framework has been implemented into the Canadian operational air quality model GEM-MACH. The original aerosol sub-model in GEM-MACH is based on the Canadian Aerosol Module (CAM), which uses a single-moment (mass) sectional scheme, and inorganic thermodynamics derived from the equilibrium ISORROPIA model without base metal cations. MOSAIC features non-equilibrium inorganic thermodynamics and a double-moment (mass and number) sectional scheme. For evaluation we conduct four 1-year simulations with the same emissions and meteorology over the North America domain. A reference run (REF) with the Zhang et al. (2001) aerosol dry deposition scheme and a sensitivity run (EMR) with updated parameters from Emerson et al. (2020) are conducted for each aerosol model option. The results are compared to station observations and surface monthly-mean model–observation synthesis data. MOSAIC exhibits a shift in the accumulation-mode mass and number distribution compared to CAM that results in more aerosol dry deposition in the REF run and a surface PM2.5 sulfate low bias of about 15 % relative to CAM. This bias is essentially removed in the MOSAIC EMR run, resulting in a better fit to aggregated urban and rural stations compared to CAM over the North America domain. Comparison with the AERONET volume size distribution inversion product shows that MOSAIC gives a much higher level of agreement in terms of location of the accumulation-mode peak diameter and separation of the accumulation and coarse modes. PM2.5 nitrate and ammonium for the MOSAIC EMR run shows overall better agreement with observation station data compared to both REF and EMR CAM runs at rural stations. At urban stations, MOSAIC has a high bias for nitrate relative to CAM and observations during summer, but it is reduced in the EMR run compared to the REF run. The high bias in ammonium seen with CAM for both REF and EMR runs relative to aggregated rural and urban station observations is reduced with MOSAIC by about 25 % between April and November.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,565
Score d'incertitude au seuil0,896

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,239 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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