Improved model of isoprene emissions in Africa using Ozone Monitoring Instrument (OMI) satellite observations of formaldehyde: implications for oxidants and particulate matter
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. We use a 2005–2009 record of isoprene emissions over Africa derived from Ozone Monitoring Instrument (OMI) satellite observations of formaldehyde (HCHO) to better understand the factors controlling isoprene emission in the continent and evaluate the impact on atmospheric composition. OMI-derived isoprene emissions show large seasonality over savannas driven by temperature and leaf area index (LAI), and much weaker seasonality over equatorial forests driven by temperature. The commonly used MEGAN (Model of Emissions of Gases and Aerosols from Nature, version 2.1) global isoprene emission model reproduces this seasonality but is biased high, particularly for equatorial forests, when compared to OMI and relaxed-eddy accumulation measurements. Isoprene emissions in MEGAN are computed as the product of an emission factor Eo, LAI, and activity factors dependent on environmental variables. We use the OMI-derived emissions to provide improved estimates of Eo that are in good agreement with direct leaf measurements from field campaigns (r = 0.55, bias = −19%). The largest downward corrections to MEGAN Eo values are for equatorial forests and semi-arid environments, and this is consistent with latitudinal transects of isoprene over western Africa from the African Monsoon Multidisciplinary Analysis (AMMA) aircraft campaign. Total emission of isoprene in Africa is estimated to be 77 Tg C a−1, compared to 104 Tg C a−1 in MEGAN. Simulations with the GEOS-Chem oxidant–aerosol model suggest that isoprene emissions increase mean surface ozone in western Africa by up to 8 ppbv, and particulate matter by up to 1.5 μg m−3, due to coupling with anthropogenic influences.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».