Constraining U.S. ammonia emissions using TES remote sensing observations and the GEOS‐Chem adjoint model
Notice bibliographique
Résumé
Ammonia (NH 3 ) has significant impacts on biodiversity, eutrophication, and acidification. Widespread uncertainty in the magnitude and seasonality of NH 3 emissions hinders efforts to address these issues. In this work, we constrain U.S. NH 3 sources using observations from the TES satellite instrument with the GEOS‐Chem model and its adjoint. The inversion framework is first validated using simulated observations. We then assimilate TES observations for April, July, and October of 2006 through 2009. The adjoint‐based inversion allows emissions to be adjusted heterogeneously; they are found to increase in California throughout the year, increase in different regions of the West depending upon season, and exhibit smaller increases and occasional decreases in the Eastern U.S. Evaluations of the inversion using independent surface measurements show reduced model underestimates of surface NH 3 and wet deposited NH x in April and October; however, the constrained simulation in July leads to overestimates of these quantities, while TES observations are still under predicted. Modeled sulfate and nitrate aerosols concentrations do not change significantly, and persistent nitrate overestimation is noted, consistent with previous studies. Overall, while satellite‐based constraints on NH 3 emissions improve model simulations in several aspects, additional assessment at higher horizontal resolution of spatial sampling bias, nitric acid formation, and diurnal variability and bi‐directionality of NH 3 sources may be necessary to enhance year‐round model performance across the full range of gas and aerosol evaluations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».