Impacts of midlatitude precursor emissions and local photochemistry on ozone abundances in the Arctic
Notice bibliographique
Résumé
We assess the impact of transport of pollution from midlatitudes on the abundance of ozone in the Arctic in summer 2006 using the GEOS‐Chem global chemical transport model and its adjoint. We find that although the impact of midlatitude emissions on ozone abundances in the Arctic is at a maximum in fall and winter, in July transport from North America, Asia, and Europe together contributed about 25% of surface ozone abundances in the Arctic. Throughout the summer, the dominant source of ozone in the Arctic troposphere was photochemical production within the Arctic, which accounted for more than 50% of the ozone in the Arctic boundary layer and as much as 30%–40% of the ozone in the middle troposphere. An adjoint sensitivity analysis of the impact of NOx emissions on ozone at Alert shows that on synoptic time scales in both the lower and middle troposphere, ozone abundances are more sensitive to emissions between 50°N and 70°N, with important influences from anthropogenic, biomass burning, soil, and lightning sources. Although local surface NOx emissions contribute to ozone formation, transport of NOx in the form of peroxyacetyl nitrate (PAN) from outside the Arctic and from the upper troposphere also contributed to ozone production in the lower troposphere. We find that in late May and June the release of NOx from PAN decomposition accounted for 93% and 55% of ozone production at the Arctic surface, respectively.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».