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Enregistrement W1984176657 · doi:10.5194/acp-15-11217-2015

Influence of aerosols and surface reflectance on satellite NO <sub>2</sub> retrieval: seasonal and spatial characteristics and implications for NO <sub> <i>x</i> </sub> emission constraints

2015· article· en· W1984176657 sur OpenAlexaff
Jintai Lin, Mengyao Liu, K. F. Boersma, Robert Spurr, Randall V. Martin, Qizhou Zhang

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaU.S. Geological SurveyKorea Institute of Science and Technology InformationKorea Institute of Science and TechnologyNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekNational Natural Science Foundation of ChinaNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésAerosolBidirectional reflectance distribution functionEnvironmental scienceAtmospheric sciencesRemote sensingRadiative transferTroposphereSatelliteMeteorologyOzone Monitoring InstrumentClimatologyReflectivityGeologyPhysicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Satellite retrievals of vertical column densities (VCDs) of tropospheric nitrogen dioxide (NO2) normally do not explicitly account for aerosol optical effects and surface reflectance anisotropy that vary with space and time. Here, we conduct an improved retrieval of NO2 VCDs over China, called the POMINO algorithm, based on measurements from the Ozone Monitoring Instrument (OMI), and we test the importance of a number of aerosol and surface reflectance treatments in this algorithm. POMINO uses a parallelized LIDORT-driven AMFv6 package to derive tropospheric air mass factors via pixel-specific radiative transfer calculations with no look-up tables, taking slant column densities from DOMINO v2. Prerequisite cloud optical properties are derived from a dedicated cloud retrieval process that is fully consistent with the main NO2 retrieval. Aerosol optical properties are taken from GEOS-Chem simulations constrained by MODIS aerosol optical depth (AOD) data. MODIS bi-directional reflectance distribution function (BRDF) data are used for surface reflectance over land. For the present analysis, POMINO level-2 data for 2012 are aggregated into monthly means on a 0.25° long. × 0.25° lat. grid. POMINO-retrieved annual mean NO2 VCDs vary from 15–25 × 1015 cm−2 over the polluted North China Plain (NCP) to below 1015 cm−2 over much of western China. Using POMINO to infer Chinese emissions of nitrogen oxides leads to annual anthropogenic emissions of 9.05 TgN yr−1, an increase from 2006 (Lin, 2012) by about 19 %. Replacing the MODIS BRDF data with the OMLER v1 monthly climatological albedo data affects NO2 VCDs by up to 40 % for certain locations and seasons. The effect on constrained NOx emissions is small. Excluding aerosol information from the retrieval process (this is the traditional "implicit" treatment) enhances annual mean NO2 VCDs by 15–40 % over much of eastern China. Seasonally, NO2 VCDs are reduced by 10–20 % over parts of the NCP in spring and over northern China in winter, despite the general enhancements in summer and fall. The effect on subsequently constrained annual emissions is between −5 and +30 % with large seasonal and spatial dependence. The implicit aerosol treatment also tends to exclude days with high pollution, since aerosols are interpreted as effective clouds and the respective OMI pixels are often excluded by cloud screening; this is a potentially important sampling bias. Therefore an explicit treatment of aerosols is important for space-based NO2 retrievals and emission constraints. A comprehensive independent measurement network with sufficient spatial and temporal representativeness is needed to further evaluate the different satellite retrieval approaches.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0000,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,211 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations128
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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