地中海の森林からの揮発性有機化合物のモノテルペンが支配したフラックスの日中から毎週変動の観察：地域モデリングへの影響

カステルポルツィアーノ（ローマ、イタリア）の財産には、地中海の植生、特にホルムオークと松林、砂丘植生を代表する多くの生態系があります。この作業では、プロトン転送反応時間式マス分光計（PTR-TOF-MS）を使用したフィールドキャンペーンでエディ共分散が得た生体揮発性有機化合物（BVOC）の基底排出因子（BEF）を比較してください。BEFSは、フラックスをリアルタイムで測定できなかった以前の研究で報告されています。世界的には、広葉樹の森林はイソプレンの排出に支配されていますが、これらの地中海の生態系は、新しいBEFSが示すように、強力なモノテルペンエミッターによって支配されています。元のBEFと新しいBEFを使用して、自然からのガスとエアロゾルの排出モデル（Megan v2.1）をパラメータ化し、モデル出力を測定フラックスと比較しました。結果は、モデルを使用して放射伝達とキャノピー全体のエネルギーバランスを予測する場合、モデル化されたフラックスと測定フラックスの間に良好な一致を示しました。次に、BVOC排出量の変化が地域レベルでの大気と気候の化学に影響を与える可能性があるかどうかを評価しました。ミーガンは、コミュニティアースシステムモデル（CESM V1.0）の土地表面モデル（Community Land Model、CLM V4.0）と一緒に実行されました。結果は、モデルから予測される対流圏のオゾン濃度と気温がBVOC排出の大きさに敏感であり、モデルパラメーター化の適切なBEF値を採用することの重要性を示していることを強調しました。

The Estate of Castelporziano (Rome, Italy) hosts many ecosystems representative of Mediterranean vegetation, especially holm oak and pine forests and dune vegetation. In this work, basal emission factors (BEFs) of biogenic volatile organic compounds (BVOCs) obtained by Eddy Covariance in a field campaign using a proton transfer reaction-time-of-flight-mass spectrometer (PTR-TOF-MS) were compared to BEFs reported in previous studies that could not measure fluxes in real-time. Globally, broadleaf forests are dominated by isoprene emissions, but these Mediterranean ecosystems are dominated by strong monoterpene emitters, as shown by the new BEFs. The original and new BEFs were used to parametrize the model of emissions of gases and aerosols from nature (MEGAN v2.1), and model outputs were compared with measured fluxes. Results showed good agreement between modeled and measured fluxes when a model was used to predict radiative transfer and energy balance across the canopy. We then evaluated whether changes in BVOC emissions can affect the chemistry of the atmosphere and climate at a regional level. MEGAN was run together with the land surface model (community land model, CLM v4.0) of the community earth system model (CESM v1.0). Results highlighted that tropospheric ozone concentration and air temperature predicted from the model are sensitive to the magnitude of BVOC emissions, thus demonstrating the importance of adopting the proper BEF values for model parametrization.