Tropospheric Ozone Assessment Report: Present-day tropospheric ozone distribution and trends relevant to vegetation
Notice bibliographique
Résumé
This Tropospheric Ozone Assessment Report (TOAR) on the current state of knowledge of ozone metrics of relevance to vegetation (TOAR-Vegetation) reports on present-day global distribution of ozone at over 3300 vegetated sites and the long-term trends at nearly 1200 sites. TOAR-Vegetation focusses on three metrics over vegetation-relevant time-periods across major world climatic zones: M12, the mean ozone during 08:00–19:59; AOT40, the accumulation of hourly mean ozone values over 40 ppb during daylight hours, and W126 with stronger weighting to higher hourly mean values, accumulated during 08:00–19:59. Although the density of measurement stations is highly variable across regions, in general, the highest ozone values (mean, 2010–14) are in mid-latitudes of the northern hemisphere, including southern USA, the Mediterranean basin, northern India, north, north-west and east China, the Republic of Korea and Japan. The lowest metric values reported are in Australia, New Zealand, southern parts of South America and some northern parts of Europe, Canada and the USA. Regional-scale assessments showed, for example, significantly higher AOT40 and W126 values in East Asia (EAS) than Europe (EUR) in wheat growing areas (p < 0.05), but not in rice growing areas. In NAM, the dominant trend during 1995–2014 was a significant decrease in ozone, whilst in EUR it was no change and in EAS it was a significant increase. TOAR-Vegetation provides recommendations to facilitate a more complete global assessment of ozone impacts on vegetation in the future, including: an increase in monitoring of ozone and collation of field evidence of the damaging effects on vegetation; an investigation of the effects on peri-urban agriculture and in mountain/upland areas; inclusion of additional pollutant, meteorological and inlet height data in the TOAR dataset; where not already in existence, establishing new region-specific thresholds for vegetation damage and an innovative integration of observations and modelling including stomatal uptake of the pollutant.
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 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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».