Global partitioning of NOx sources using satellite observations: Relative roles of fossil fuel combustion, biomass burning and soil emissions
Notice bibliographique
Résumé
We use space-based observations of NO2 columns from the Global Ozone Monitoring Experiment (GOME) to derive monthly top-down NOx emissions for 2000 via inverse modeling with the GEOS-CHEM chemical transport model. Top-down NOx sources are partitioned among fuel combustion (fossil fuel and biofuel), biomass burning and soils by exploiting the spatio-temporal distribution of remotely sensed fires and a priori information on the location of regions dominated by fuel combustion. The top-down inventory is combined with an a priori inventory to obtain an optimized a posteriori estimate of the relative roles of NOx sources. The resulting a posteriori fuel combustion inventory (25.6 TgN year(-1)) agrees closely with the a priori (25.4 TgN year(-1)), and errors are reduced by a factor of 2, from +/- 80% to +/- 40%. Regionally, the largest differences are found over Japan and South Africa, where a posteriori estimates are 25% larger than a priori. A posteriori fuel combustion emissions are aseasonal, with the exception of East Asia and Europe where winter emissions are 30-40% larger relative to summer emissions, consistent with increased energy use during winter for heating. Global a posteriori biomass burning emissions in 2000 resulted in 5.8 TgN (compared to 5.9 TgN year(-1) in the a priori), with Africa accounting for half of this total. A posteriori biomass burning emissions over Southeast Asia/India are decreased by 46% relative to a priori; but over North equatorial Africa they are increased by 50%. A posteriori estimates of soil emissions (8.9 TgN year(-1)) are 68% larger than a priori (5.3 TgN year(-1)). The a posteriori inventory displays the largest soil emissions over tropical savanna/woodland ecosystems (Africa), as well as over agricultural regions in the western U.S. (Great Plains), southern Europe (Spain, Greece, Turkey), and Asia (North China Plain and North India), consistent with field measurements. Emissions over these regions are highest during summer at mid-latitudes and during the rainy season in the Tropics. We estimate that 2.5-4.5 TgN year(-1) are emitted from N-fertilized soils, at the upper end of previous estimates. Soil and biomass burning emissions account for 22% and 14% of global surface NOx emissions, respectively. We infer a significant role for soil NOx emissions at northern mid-latitudes during summer, where they account for nearly half that of the fuel combustion source, a doubling relative to the a priori. The contribution of soil emissions to background ozone is thus likely to be underestimated by the current generation of chemical transport models.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 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 ».