The zonal structure of tropical O <sub>3</sub> and CO as observed by the Tropospheric Emission Spectrometer in November 2004 – Part 2: Impact of surface emissions on O <sub>3</sub> and its precursors
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The impact of surface emissions on the zonal structure of tropical tropospheric ozone and carbon monoxide is investigated for November 2004 using satellite observations, in-situ measurements, and chemical transport models in conjunction with inverse-estimated surface emissions.Vertical ozone profiles from the Tropospheric Emission Spectrometer (TES) and ozone sonde measurements from the Southern Hemisphere Additional Ozonesondes (SHADOZ) network show elevated concentrations of ozone over Indonesia and Australia (60–70 ppb) in the lower troposphere against the backdrop of the well-known zonal "wave-one" pattern with ozone concentrations of (70–80 ppb) centered over the Atlantic . Observational evidence from TES CO vertical profiles and Ozone Monitoring Instrument (OMI) NO2 columns point to regional surface emissions as an important contributor to the elevated ozone over Indonesia. This contribution is investigated with the GEOS-Chem chemistry and transport model using surface emission estimates derived from an optimal inverse model, which was constrained by TES and Measurements Of Pollution In The Troposphere (MOPITT) CO profiles (Jones et al., 2009). These a posteriori estimates, which were over a factor of 2 greater than climatological emissions, reduced differences between GEOS-Chem and TES ozone observations by 30–40% over Indonesia. The response of the free tropospheric chemical state to the changes in these emissions is investigated for ozone, CO, NOx, and PAN. Model simulations indicate that ozone over Indonesian/Australian is sensitive to regional changes in surface emissions of NOx but relatively insensitive to lightning NOx. Over sub-equatorial Africa and South America, free tropospheric NOx was reduced in response to increased surface emissions potentially muting ozone production.
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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 ».