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Enregistrement W2766421004 · doi:10.5194/acp-18-2011-2018

Contributions of natural and anthropogenic sources to ambient ammonia in the Athabasca Oil Sands and north-western Canada

2018· article· en· W2766421004 sur OpenAlexafffundabout
Cynthia Whaley, Paul A. Makar, Mark W. Shephard, Leiming Zhang, Junhua Zhang, Qiong Zheng, Ayodeji Akingunola, Gregory R. Wentworth, J. G. Murphy, Shailesh Kumar Kharol, Karen Cady‐Pereira

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensAlberta Environment and Protected AreasUniversity of TorontoEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesEnvironment and Climate Change CanadaNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésOil sandsEnvironmental scienceAtmospheric sciencesFlux (metallurgy)Deposition (geology)Air quality indexAerosolMeteorologyGeologyGeographyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Atmospheric ammonia (NH 3 ) is a short-lived pollutant that plays an important role in aerosol chemistry and nitrogen deposition. Dominant NH 3 emissions are from agriculture and forest fires, both of which are increasing globally. Even remote regions with relatively low ambient NH 3 concentrations, such as northern Alberta and Saskatchewan in northern Canada, may be of interest because of industrial oil sands emissions and a sensitive ecological system. A previous attempt to model NH 3 in the region showed a substantial negative bias compared to satellite and aircraft observations. Known missing sources of NH 3 in the model were re-emission of NH 3 from plants and soils (bidirectional flux) and forest fire emissions, but the relative impact of these sources on NH 3 concentrations was unknown. Here we have used a research version of the high-resolution air quality forecasting model, GEM-MACH, to quantify the relative impacts of semi-natural (bidirectional flux of NH 3 and forest fire emissions) and direct anthropogenic (oil sand operations, combustion of fossil fuels, and agriculture) sources on ammonia volume mixing ratios, both at the surface and aloft, with a focus on the Athabasca Oil Sands region during a measurement-intensive campaign in the summer of 2013. The addition of fires and bidirectional flux to GEM-MACH has improved the model bias, slope, and correlation coefficients relative to ground, aircraft, and satellite NH 3 measurements significantly. By running the GEM-MACH-Bidi model in three configurations and calculating their differences, we find that averaged over Alberta and Saskatchewan during this time period an average of 23.1 % of surface NH 3 came from direct anthropogenic sources, 56.6 % (or 1.24 ppbv) from bidirectional flux (re-emission from plants and soils), and 20.3 % (or 0.42 ppbv) from forest fires. In the NH 3 total column, an average of 19.5 % came from direct anthropogenic sources, 50.0 % from bidirectional flux, and 30.5 % from forest fires. The addition of bidirectional flux and fire emissions caused the overall average net deposition of NH x across the domain to be increased by 24.5 %. Note that forest fires are very episodic and their contributions will vary significantly for different time periods and regions. This study is the first use of the bidirectional flux scheme in GEM-MACH, which could be generalized for other volatile or semi-volatile species. It is also the first time CrIS (Cross-track Infrared Sounder) satellite observations of NH 3 have been used for model evaluation, and the first use of fire emissions in GEM-MACH at 2.5 km resolution.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,087

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,193 · 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'étudeObservationnel
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

Citations51
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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