Global inventory of nitrogen oxide emissions constrained by space‐based observations of NO<sub>2</sub> columns
Notice bibliographique
Résumé
We use tropospheric NO 2 columns from the Global Ozone Monitoring Experiment (GOME) satellite instrument to derive top‐down constraints on emissions of nitrogen oxides (NO x ≡ NO + NO 2 ), and combine these with a priori information from a bottom‐up emission inventory (with error weighting) to achieve an optimized a posteriori estimate of the global distribution of surface NO x emissions. Our GOME NO 2 retrieval improves on previous work by accounting for scattering and absorption of radiation by aerosols; the effect on the air mass factor (AMF) ranges from +10 to −40% depending on the region. Our AMF also includes local information on relative vertical profiles (shape factors) of NO 2 from a global 3‐D chemical transport model (GEOS‐CHEM); assumption of a globally uniform shape factor, as in most previous retrievals, would introduce regional biases of up to 40% over industrial regions and a factor of 2 over remote regions. We derive a top‐down NO x emission inventory from the GOME data by using the local GEOS‐CHEM relationship between NO 2 columns and NO x emissions. The resulting NO x emissions for industrial regions are aseasonal, despite large seasonal variation in NO 2 columns, providing confidence in the method. Top‐down errors in monthly NO x emissions are comparable with bottom‐up errors over source regions. Annual global a posteriori errors are half of a priori errors. Our global a posteriori estimate for annual land surface NO x emissions (37.7 Tg N yr −1 ) agrees closely with the GEIA‐based a priori (36.4) and with the EDGAR 3.0 bottom‐up inventory (36.6), but there are significant regional differences. A posteriori NO x emissions are higher by 50–100% in the Po Valley, Tehran, and Riyadh urban areas, and by 25–35% in Japan and South Africa. Biomass burning emissions from India, central Africa, and Brazil are lower by up to 50%; soil NO x emissions are appreciably higher in the western United States, the Sahel, and southern Europe.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».