Global evaluation of ammonia bidirectional exchange and livestock diurnal variation schemes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Bidirectional air–surface exchange of ammonia (NH3) has been neglected in many air quality models. In this study, we implement the bidirectional exchange of NH3 in the GEOS-Chem global chemical transport model. We also introduce an updated diurnal variability scheme for NH3 livestock emissions and evaluate the recently developed MASAGE_NH3 bottom-up inventory. While updated diurnal variability improves comparison of modeled-to-hourly in situ measurements in the southeastern USA, NH3 concentrations decrease throughout the globe, up to 17 ppb in India and southeastern China, with corresponding decreases in aerosol nitrate by up to 7 μg m−3. The ammonium (NH4+) soil pool in the bidirectional exchange model largely extends the NH3 lifetime in the atmosphere. Including bidirectional exchange generally increases NH3 gross emissions (7.1 %) and surface concentrations (up to 3.9 ppb) throughout the globe in July, except in India and southeastern China. In April and October, it decreases NH3 gross emissions in the Northern Hemisphere (e.g., 43.6 % in April in China) and increases NH3 gross emissions in the Southern Hemisphere. Bidirectional exchange does not largely impact NH4+ wet deposition overall. While bidirectional exchange is fundamentally a better representation of NH3 emissions from fertilizers, emissions from primary sources are still underestimated and thus significant model biases remain when compared to in situ measurements in the USA. The adjoint of bidirectional exchange has also been developed for the GEOS-Chem model and is used to investigate the sensitivity of NH3 concentrations with respect to soil pH and fertilizer application rate. This study thus lays the groundwork for future inverse modeling studies to more directly constrain these physical processes rather than tuning bulk unidirectional NH3 emissions.
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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) | 0,001 | 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 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 ».