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Enregistrement W2154834147 · doi:10.5194/acp-9-5027-2009

The influence of foreign vs. North American emissions on surface ozone in the US

2009· article· en· W2154834147 sur OpenAlexafffund
D. R. Reidmiller, Arlene M. Fiore, Daniel A. Jaffe, D. Bergmann, C. Cuvelier, Frank Dentener, B. N. Duncan, Gerd Folberth, Michael Gauss, Sunling Gong, Peter Hess, Jan Eiof Jonson, Terry Keating, Alexandru Lupu, Elina Marmer, Rokjin J. Park, Martin G. Schultz, Drew Shindell, Sophie Szopa, Marta G. Vivanco, Oliver Wild, A. Zuber

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensYork UniversityEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesLawrence Livermore National LaboratoryKorea Meteorological AdministrationCanadian Foundation for Climate and Atmospheric SciencesOntario Innovation TrustOffice of ScienceNational Aeronautics and Space AdministrationU.S. Department of EnergyNational Science Foundation
Mots-clésOzoneEnvironmental scienceAtmospheric sciencesClimatologyChemical transport modelRange (aeronautics)East AsiaSpring (device)MeteorologyGeographyChinaGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. As part of the Hemispheric Transport of Air Pollution (HTAP; http:// www.htap.org) project, we analyze results from 15 global and 1 hemispheric chemical transport models and compare these to Clean Air Status and Trends Network (CASTNet) observations in the United States (US) for 2001. Using the policy-relevant maximum daily 8-h average ozone (MDA8 O3) statistic, the multi-model ensemble represents the observations well (mean r2=0.57, ensemble bias = +4.1 ppbv for all US regions and all seasons) despite a wide range in the individual model results. Correlations are strongest in the northeastern US during spring and fall (r2=0.68); and weakest in the midwestern US in summer (r2=0.46). However, large positive mean biases exist during summer for all eastern US regions, ranging from 10–20 ppbv, and a smaller negative bias is present in the western US during spring (~3 ppbv). In nearly all other regions and seasons, the biases of the model ensemble simulations are ≤5 ppbv. Sensitivity simulations in which anthropogenic O3-precursor emissions (NOx + NMVOC + CO + aerosols) were decreased by 20% in four source regions: East Asia (EA), South Asia (SA), Europe (EU) and North America (NA) show that the greatest response of MDA8 O3 to the summed foreign emissions reductions occurs during spring in the West (0.9 ppbv reduction due to 20% emissions reductions from EA + SA + EU). East Asia is the largest contributor to MDA8 O3 at all ranges of the O3 distribution for most regions (typically ~0.45 ppbv) followed closely by Europe. The exception is in the northeastern US where emissions reductions in EU had a slightly greater influence than EA emissions, particularly in the middle of the MDA8 O3 distribution (response of ~0.35 ppbv between 35–55 ppbv). EA and EU influences are both far greater (about 4x) than that from SA in all regions and seasons. In all regions and seasons O3-precursor emissions reductions of 20% in the NA source region decrease MDA8 O3 the most – by a factor of 2 to nearly 10 relative to foreign emissions reductions. The O3 response to anthropogenic NA emissions is greatest in the eastern US during summer at the high end of the O3 distribution (5–6 ppbv for 20% reductions). While the impact of foreign emissions on surface O3 in the US is not negligible – and is of increasing concern given the recent growth in Asian emissions – domestic emissions reductions remain a far more effective means of decreasing MDA8 O3 values, particularly those above 75 ppb (the current US standard).

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,367
Score d'incertitude au seuil0,431

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,196 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations155
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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