Source attribution and interannual variability of Arctic pollution in spring constrained by aircraft (ARCTAS, ARCPAC) and satellite (AIRS) observations of carbon monoxide
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. We use aircraft observations of carbon monoxide (CO) from the NASA ARCTAS and NOAA ARCPAC campaigns in April 2008 together with multiyear (2003–2008) CO satellite data from the AIRS instrument and a global chemical transport model (GEOS-Chem) to better understand the sources, transport, and interannual variability of pollution in the Arctic in spring. Model simulation of the aircraft data gives best estimates of CO emissions in April 2008 of 26 Tg month−1 for Asian anthropogenic, 9.4 for European anthropogenic, 4.1 for North American anthropogenic, 15 for Russian biomass burning (anomalously large that year), and 23 for Southeast Asian biomass burning. We find that Asian anthropogenic emissions are the dominant source of Arctic CO pollution everywhere except in surface air where European anthropogenic emissions are of similar importance. Russian biomass burning makes little contribution to mean CO (reflecting the long CO lifetime) but makes a large contribution to CO variability in the form of combustion plumes. Analysis of two pollution events sampled by the aircraft demonstrates that AIRS can successfully observe pollution transport to the Arctic in the mid-troposphere. The 2003–2008 record of CO from AIRS shows that interannual variability averaged over the Arctic cap is very small. AIRS CO columns over Alaska are highly correlated with the Ocean Niño Index, suggesting a link between El Niño and Asian pollution transport to the Arctic. AIRS shows lower-than-average CO columns over Alaska during April 2008, despite the Russian fires, due to a weakened Aleutian Low hindering transport from Asia and associated with the moderate 2007–2008 La Niña. This suggests that Asian pollution influence over the Arctic may be particularly large under strong El Niño conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».