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Enregistrement W1978186098 · doi:10.5194/acp-12-4539-2012

Nitrogen deposition to the United States: distribution, sources, and processes

2012· article· en· W1978186098 sur OpenAlexaff
Lin Zhang, Daniel J. Jacob, Eladio Knipping, Naresh Kumar, J. William Munger, C. Carouge, Aaron van Donkelaar, Yuxuan Wang, D. Chen

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesElectric Power Research Institute
Mots-clésDeposition (geology)Chemical transport modelAerosolNitrogenAtmospheric sciencesEnvironmental scienceFlux (metallurgy)Reactive nitrogenNOxAmmoniumNitrateAmmoniaEnvironmental chemistryChemistryMeteorologyGeographyGeologyCombustion

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. We simulate nitrogen deposition over the US in 2006–2008 by using the GEOS-Chem global chemical transport model at 1/2°×2/3° horizontal resolution over North America and adjacent oceans. US emissions of NOx and NH3 in the model are 6.7 and 2.9 Tg N a−1 respectively, including a 20% natural contribution for each. Ammonia emissions are a factor of 3 lower in winter than summer, providing a good match to US network observations of NHx (≡NH3 gas + ammonium aerosol) and ammonium wet deposition fluxes. Model comparisons to observed deposition fluxes and surface air concentrations of oxidized nitrogen species (NOy) show overall good agreement but excessive wintertime HNO3 production over the US Midwest and Northeast. This suggests a model overestimate N2O5 hydrolysis in aerosols, and a possible factor is inhibition by aerosol nitrate. Model results indicate a total nitrogen deposition flux of 6.5 Tg N a−1 over the contiguous US, including 4.2 as NOy and 2.3 as NHx. Domestic anthropogenic, foreign anthropogenic, and natural sources contribute respectively 78%, 6%, and 16% of total nitrogen deposition over the contiguous US in the model. The domestic anthropogenic contribution generally exceeds 70% in the east and in populated areas of the west, and is typically 50–70% in remote areas of the west. Total nitrogen deposition in the model exceeds 10 kg N ha−1 a−1 over 35% of the contiguous US.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,637
Score d'incertitude au seuil0,496

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,185 · 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'étudeObservationnel
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

Citations356
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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