Atmospheric ammonia and particulate inorganic nitrogen over the United States
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. We use in situ observations from the Interagency Monitoring of PROtected Visual Environments (IMPROVE) network, the Midwest Ammonia Monitoring Project, 11 surface site campaigns as well as Infrared Atmospheric Sounding Interferometer (IASI) satellite measurements with the GEOS-Chem model to investigate inorganic aerosol loading and atmospheric ammonia concentrations over the United States. IASI observations suggest that current ammonia emissions are underestimated in California and in the springtime in the Midwest. In California this underestimate likely drives the underestimate in nitrate formation in the GEOS-Chem model. However in the remaining continental United States we find that the nitrate simulation is biased high (normalized mean bias > = 1.0) year-round, except in Spring (due to the underestimate in ammonia in this season). None of the uncertainties in precursor emissions, the uptake efficiency of N2O5 on aerosols, OH concentrations, the reaction rate for the formation of nitric acid, or the dry deposition velocity of nitric acid are able to explain this bias. We find that reducing nitric acid concentrations to 75% of their simulated values corrects the bias in nitrate (as well as ammonium) in the US. However the mechanism for this potential reduction is unclear and may be a combination of errors in chemistry, deposition and sub-grid near-surface gradients. This "updated" simulation reproduces PM and ammonia loading and captures the strong seasonal and spatial gradients in gas-particle partitioning across the United States. We estimate that nitrogen makes up 15−35% of inorganic fine PM mass over the US, and that this fraction is likely to increase in the coming decade, both with decreases in sulfur emissions and increases in ammonia emissions.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».