Long-term trends of surface ozone and its influencing factors at the Mt Waliguan GAW station, China – Part 2: The roles of anthropogenic emissions and climate variability
Notice bibliographique
Résumé
Inter-annual variability and long-term trends in tropospheric ozone are both environmental and climate concerns. Ozone measured at Mt Waliguan Observatory (WLG, 3816 m a.s.l.) on the Tibetan Plateau over the period of 1994–2013 has increased significantly by 0.2–0.3 ppbv yr −1 during spring and autumn but shows a much smaller trend in winter and no significant trend in summer. Here we explore the factors driving the observed ozone changes at WLG using backward trajectory analysis, chemistry–climate model hindcast simulations (GFDL AM3), a trajectory-mapped ozonesonde data set, and several climate indices. A stratospheric ozone tracer implemented in GFDL AM3 indicates that stratosphere-to-troposphere transport (STT) can explain ∼ 60 % of the simulated springtime ozone increase at WLG, consistent with an increase in the NW air-mass frequency inferred from the trajectory analysis. Enhanced STT associated with the strengthening of the mid-latitude jet stream contributes to the observed high ozone anomalies at WLG during the springs of 1999 and 2012. During autumn, observations at WLG are more heavily influenced by polluted air masses originating from South East Asia than in the other seasons. Rising Asian anthropogenic emissions of ozone precursors are the key driver of increasing autumnal ozone observed at WLG, as supported by the GFDL AM3 model with time-varying emissions, which captures the observed ozone increase (0.26 ± 0.11 ppbv yr −1 ). AM3 simulates a greater ozone increase of 0.38 ± 0.11 ppbv yr −1 at WLG in autumn under conditions with strong transport from South East Asia and shows no significant ozone trend in autumn when anthropogenic emissions are held constant in time. During summer, WLG is mostly influenced by easterly air masses, but these trajectories do not extend to the polluted regions of eastern China and have decreased significantly over the last 2 decades, which likely explains why summertime ozone measured at WLG shows no significant trend despite ozone increases in eastern China. Analysis of the Trajectory-mapped Ozonesonde data set for the Stratosphere and Troposphere (TOST) and trajectory residence time reveals increases in direct ozone transport from the eastern sector during autumn, which adds to the autumnal ozone increase. We further examine the links of ozone variability at WLG to the quasi-biennial oscillation (QBO), the East Asian summer monsoon (EASM), and the sunspot cycle. Our results suggest that the 2–3-, 3–7-, and 11-year periodicities are linked to the QBO, EASM index, and sunspot cycle, respectively. A multivariate regression analysis is performed to quantify the relative contributions of various factors to surface ozone concentrations at WLG. Through an observational and modelling analysis, this study demonstrates the complex relationships between surface ozone at remote locations and its dynamical and chemical influencing factors.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 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 ».