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Enregistrement W2591199939 · doi:10.5194/acp-17-2721-2017

Modeling the diurnal variability of agricultural ammonia in Bakersfield, California, during the CalNex campaign

2017· article· en· W2591199939 sur OpenAlexafffund
C. R. Lonsdale, J. D. Hegarty, Karen Cady‐Pereira, M. J. Alvarado, Daven K. Henze, Matthew D. Turner, Shannon L. Capps, J. B. Nowak, J. A. Neuman, A. M. Middlebrook, R. Bahreini, J. G. Murphy, M. Z. Markovic, Trevor C. VandenBoer, Lynn M. Russell, Amy Jo Scarino

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensMemorial University of NewfoundlandUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCentre for Global Change Science, University of TorontoNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Colorado BoulderNational Oceanic and Atmospheric AdministrationCalifornia Air Resources BoardJet Propulsion LaboratoryClimate Program OfficeUniversity of TorontoNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésCMAQEnvironmental scienceDiurnal cycleAtmospheric sciencesDaytimeAir quality indexSan JoaquinClimatologySatelliteDiurnal temperature variationDeposition (geology)MeteorologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. NH3 retrievals from the NASA Tropospheric Emission Spectrometer (TES), as well as surface and aircraft observations of NH3(g) and submicron NH4(p), are used to evaluate modeled concentrations of NH3(g) and NH4(p) from the Community Multiscale Air Quality (CMAQ) model in the San Joaquin Valley (SJV) during the California Research at the Nexus of Air Quality and Climate Change (CalNex) campaign. We find that simulations of NH3 driven with the California Air Resources Board (CARB) emission inventory are qualitatively and spatially consistent with TES satellite observations, with a correlation coefficient (r2) of 0.64. However, the surface observations at Bakersfield indicate a diurnal cycle in the model bias, with CMAQ overestimating surface NH3 at night and underestimating it during the day. The surface, satellite, and aircraft observations all suggest that daytime NH3 emissions in the CARB inventory are underestimated by at least a factor of 2, while the nighttime overestimate of NH3(g) is likely due to a combination of overestimated NH3 emissions and underestimated deposition.Running CMAQ v5.0.2 with the bi-directional NH3 scheme reduces NH3 concentrations at night and increases them during the day. This reduces the model bias when compared to the surface and satellite observations, but the increased concentrations aloft significantly increase the bias relative to the aircraft observations. We attempt to further reduce model bias by using the surface observations at Bakersfield to derive an empirical diurnal cycle of NH3 emissions in the SJV, in which nighttime and midday emissions differ by about a factor of 4.5. Running CMAQv5.0.2 with a bi-directional NH3 scheme together with this emissions diurnal profile further reduces model bias relative to the surface observations. Comparison of these simulations with the vertical profile retrieved by TES shows little bias except for the lowest retrieved level, but the model bias relative to flight data aloft increases slightly. Our results indicate that both diurnally varying emissions and a bi-directional NH3 scheme should be applied when modeling NH3(g) and NH4(p) in this region. The remaining model errors suggest that the bi-directional NH3 scheme in CMAQ v5.0.2 needs further improvements to shift the peak NH3 land–atmosphere flux to earlier in the day. We recommend that future work include updates to the current CARB NH3 inventory to account for NH3 from fertilizer application, livestock, and other farming practices separately; adding revised information on crop management practices specific to the SJV region to the bi-directional NH3 scheme; and top-down studies focused on determining the diurnally varying biases in the canopy compensation point that determines the net land–atmosphere NH3 fluxes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,590
Score d'incertitude au seuil0,824

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,186 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations32
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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