Constraints on Carbon Monoxide Emissions Based on Tall Tower Measurements in the U.S. Upper Midwest
Notice bibliographique
Résumé
We interpret a full year of high-frequency CO measurements from a tall tower in the U.S. Upper Midwest with a time-reversed Lagrangian Particle Dispersion Model (STILT LPDM) and an Eulerian chemical transport model (GEOS-Chem CTM) to develop top-down constraints on U.S. CO sources in 2009. Our best estimate is that anthropogenic CO emissions in the U.S. Upper Midwest in 2009 were 2.9 Tg, 61% lower (a posteriori scale factor of 0.39) than our a priori prediction based on the U.S. EPA's National Emission Inventory for 2005 (NEI 2005). If the same bias applies across the contiguous U.S., the inferred CO emissions are 26 Tg/y, compared to the a priori estimate of 66 Tg/y. This discrepancy is significantly greater than would be expected based solely on emission decreases between 2005 and 2009 (EPA estimate: 23% decrease). Model transport error is an important source of uncertainty in the analysis, and we employ an ensemble of sensitivity runs using multiple meteorological data sets and model configurations to assess its impact on our results. A posteriori scale factors for the U.S. anthropogenic CO source from these sensitivity runs range from 0.22 to 0.64, corresponding to emissions of 1.6-4.8 Tg/y for the U.S. Upper Midwest and 15-42 Tg/y for the contiguous U.S. The data have limited sensitivity for constraining biomass + biofuel burning emissions and photochemical CO production from precursor organic compounds. Our finding of a NEI 2005 overestimate of CO emissions is consistent with recent assessments for individual cities and with earlier analyses based on the NEI 1999, implying the need for a better mechanism for refining such bottom-up emission estimates in response to top-down constraints.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».