Growth in NO <sub>x</sub> emissions from power plants in China: bottom-up estimates and satellite observations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Using OMI (Ozone Monitoring Instrument) tropospheric NO2 columns and a nested-grid 3-D global chemical transport model (GEOS-Chem), we investigated the growth in NOx emissions from coal-fired power plants and their contributions to the growth in NO2 columns in 2005–2007 in China. We first developed a unit-based power plant NOx emission inventory for 2005–2007 to support this investigation. The total capacities of coal-fired power generation have increased by 48.8% in 2005–2007, with 92.2% of the total capacity additions coming from generator units with size ≥300 MW. The annual NOx emissions from coal-fired power plants were estimated to be 8.11 Tg NO2 for 2005 and 9.58 Tg NO2 for 2007, respectively. The modeled summer average tropospheric NO2 columns were highly correlated (R2 = 0.79–0.82) with OMI measurements over grids dominated by power plant emissions, with only 7–14% low bias, lending support to the high accuracy of the unit-based power plant NOx emission inventory. The ratios of OMI-derived annual and summer average tropospheric NO2 columns between 2007 and 2005 indicated that most of the grids with significant NO2 increases were related to power plant construction activities. OMI had the capability to trace the changes of NOx emissions from individual large power plants in cases where there is less interference from other NOx sources. Scenario runs from GEOS-Chem model suggested that the new power plants contributed 18.5% and 10% to the annual average NO2 columns in 2007 in Inner Mongolia and North China, respectively. The massive new power plant NOx emissions significantly changed the local NO2 profiles, especially in less polluted areas. A sensitivity study found that changes of NO2 shape factors due to including new power plant emissions increased the summer average OMI tropospheric NO2 columns by 3.8–17.2% for six selected locations, indicating that the updated emission information could help to improve the satellite retrievals.
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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 ».