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Model simulations capture seasonal Arctic Haze and Clean Air cycle better than Satellite and Reanalysis

Swain, Basudev und Vountas, M. und Singh, Aishwarya und Song, Rui und Panda, Upasana und Schellhorn, Heiko und Andrae, Linus und Deroubaix, Adrien und Lelli, Luca und Tandon, Ankit und Nikumbh, Akshaya und Gunthe, Sachin (2025) Model simulations capture seasonal Arctic Haze and Clean Air cycle better than Satellite and Reanalysis. Scientific Reports. Nature Publishing Group. ISSN 2045-2322.

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Kurzfassung

The Arctic is heating far more rapidly than the global mean, and clarifying the influence of aerosols in this intensification demands accurate and reliable observational records. The Arctic exhibits a distinct seasonal aerosol cycle, springtime "Arctic Haze" with elevated AOD and summertime "Clean Air" with low AOD. Thus, it is critical to evaluate how well various datasets capture this seasonality relative to ground-based observations. This study analyzes spring and summer AOD variability using CAMSRA and MERRA-2 reanalyses, MODIS Terra and Aqua satellite observations, AERONET measurements, AEROSNOW retrievals, and GEOS-Chem model simulations. Results show that satellite-derived and satellite-assimilated reanalyses are far from capturing the expected seasonal Arctic Haze and Clean Air pattern, except at Bonanza Creek and Yakutsk, where anthropogenic pollution alters it. The inability of reanalyses to capture Arctic aerosol seasonality likely stems from the assimilation of satellite retrievals influenced by cloud contamination and surface reflection from snow and ice, as well as inherent biases in the underlying models used to generate these datasets. In contrast, AERONET observations and GEOS-Chem simulations consistently capture Arctic Haze in spring, driven by long-range transport, and Clean Air in summer, associated with efficient wet removal of aerosols. CAMSRA further underestimates emissions from Arctic forest fires and inadequately represents long-range pollution transport. These findings suggest that independent model simulations align more closely with ground-based observations than satellite products or reanalyses, and that adjusting wet-scavenging parameters to fit such reanalyses may misrepresent aerosol processes and their contribution to Arctic warming. Incorporating advanced retrieval algorithms like AEROSNOW into reanalyses offers a pathway to reduce these biases and improve representation of Arctic aerosol seasonality.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/219253/
Dokumentart:Zeitschriftenbeitrag
Titel:Model simulations capture seasonal Arctic Haze and Clean Air cycle better than Satellite and Reanalysis
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Swain, Basudevbasudev.swain (at) physics.ox.ac.ukNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Vountas, M.NICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Singh, AishwaryaNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Song, RuiNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Panda, UpasanaNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Schellhorn, HeikoNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Andrae, LinusNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Deroubaix, AdrienATMOS, École Polytechnique, Université Paris-Saclay, FrankreichNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Lelli, Lucaluca.lelli (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-6698-1388NICHT SPEZIFIZIERT
Tandon, AnkitNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Nikumbh, AkshayaNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Gunthe, SachinIndian Institute of Technology MadrasNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2025
Erschienen in:Scientific Reports
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Ja
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
Verlag:Nature Publishing Group
ISSN:2045-2322
Status:akzeptierter Beitrag
Stichwörter:Arctic, aerosols, temperature, pollution
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Erdbeobachtung
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R EO - Erdbeobachtung
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Spektroskopische Verfahren der Atmosphäre, R - Atmosphären- und Klimaforschung
Standort: Berlin-Adlershof , Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Methodik der Fernerkundung > Atmosphärenprozessoren
Hinterlegt von: Lelli, Luca
Hinterlegt am:24 Nov 2025 09:18
Letzte Änderung:24 Nov 2025 09:18

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