Global dry deposition of nitrogen dioxide and sulfur dioxide inferred from space‐based measurements
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A method is developed to estimate global NO 2 and SO 2 dry deposition fluxes at high spatial resolution (0.1°×0.1°) using satellite measurements from the Ozone Monitoring Instrument (OMI) on the Aura satellite, in combination with simulations from the Goddard Earth Observing System chemical transport model (GEOS‐Chem). These global maps for 2005–2007 provide a data set for use in examining global and regional budgets of deposition. In order to properly assess SO 2 on a global scale, a method is developed to account for the geospatial character of background offsets in retrieved satellite columns. Globally, annual dry deposition to land estimated from OMI as NO 2 contributes 1.5 ± 0.5 Tg of nitrogen and as SO 2 contributes 13.7 ± 4.0 Tg of sulfur. Differences between OMI‐inferred NO 2 dry deposition fluxes and those of other models and observations vary from excellent agreement to an order of magnitude difference, with OMI typically on the low end of estimates. SO 2 dry deposition fluxes compare well with in situ Clear Air Status and Trends Network‐inferred flux over North America (slope = 0.98, r = 0.71). The most significant NO 2 dry deposition flux to land per area occurs in the Pearl River Delta, China, at 13.9 kg N ha −1 yr −1 , while SO 2 dry deposition has a global maximum rate of 72.0 kg S ha −1 yr −1 to the east of Jinan in China's Shandong province. Dry deposition fluxes are explored in several urban areas, where NO 2 contributes on average 9–36% and as much as 85% of total NO y dry deposition.
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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) | 0,000 | 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 ».