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Enregistrement W1993664959 · doi:10.5194/acp-14-12725-2014

Trends in peroxyacetyl nitrate (PAN) in the upper troposphere and lower stratosphere over southern Asia during the summer monsoon season: regional impacts

2014· article· en· W1993664959 sur OpenAlexaff
Suvarna Fadnavis, Martin G. Schultz, K. Semeniuk, Anoop S. Mahajan, Luca Pozzoli, S. M. Sonbawne, Sachin D. Ghude, Michael Kiefer, E. Eckert

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric Ozone and Climate
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesIndian Institute of Technology Madras
Mots-clésPeroxyacetyl nitrateStratosphereTroposphereMonsoonEnvironmental scienceAtmospheric sciencesClimatologyMicrowave Limb SounderEast Asian MonsoonAltitude (triangle)TropopauseNOxAtmospheric soundingAtmosphere (unit)GeographyChemistryGeologyMeteorologyCombustion

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. We analyze temporal trends of peroxyacetyl nitrate (PAN) retrievals from the Michelson Interferometer for Passive Atmospheric Sounding (MIPAS) during 2002–2011 in the altitude range 8–23 km over the Asian summer monsoon (ASM) region. The greatest enhancements of PAN mixing ratios in the upper troposphere and lower stratosphere (UTLS) are seen during the summer monsoon season from June to September. During the monsoon season, the mole fractions of PAN show statistically significant (at 2σ) positive trends from 0.2 ± 0.05 to 4.6 ± 3.1 ppt yr−1 (except between 12 and 14 km) which is higher than the annual mean trends of 0.1 ± 0.05 to 2.7 ± 0.8 ppt yr−1. These rising concentrations point to increasing NOx (= NO + NO2) and volatile organic compound (VOC) emissions from developing nations in Asia, notably India and China. We analyze the influence of monsoon convection on the distribution of PAN in UTLS with simulations using the global chemistry–climate model ECHAM5-HAMMOZ. During the monsoon, transport into the UTLS over the Asian region primarily occurs from two convective zones, one the South China Sea and the other over the southern flank of the Himalayas. India and China host NOx-limited regimes for ozone photochemical production, and thus we use the model to evaluate the contributions from enhanced NOx emissions to the changes in PAN, HNO3 and O3 concentrations in the UTLS. From a set of sensitivity experiments with emission changes in particular regions, it can be concluded that Chinese emissions have a greater impact on the concentrations of these species than Indian emissions. According to SCanning Imaging Absorption SpectroMeter for Atmospheric CHartographY (SCIAMACHY) NO2 retrievals NOx emissions increases over India have been about half of those over China between 2002 and 2011.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,096
Score d'incertitude au seuil0,998

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)0,0030,000

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 GPT0,204
Écart entre enseignants0,197 · 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'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

Citations50
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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