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Enregistrement W2936259981 · doi:10.5194/acp-2019-138

Atmospheric ammonia variability and link with PM formation: a case study over the Paris area

2019· article· en· W2936259981 sur OpenAlexafffund
Camille Viatte, Tianze Wang, Martin Van Damme, Enrico Dammers, Frédérik Meleux, Lieven Clarisse, Mark W. Shephard, Simon Whitburn, Pierre Coheur, Karen Cady‐Pereira, Cathy Clerbaux

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesNational Oceanic and Atmospheric AdministrationServices Fédéraux des Affaires Scientifiques, Techniques et CulturellesCentre National de la Recherche ScientifiqueCentre National d’Etudes SpatialesEuropean Space AgencyEnvironment and Climate Change CanadaUniversity of Wisconsin-Madison
Mots-clésEnvironmental scienceAtmospheric sciencesSeasonalityClimatologyPrecipitationSulfateMeteorologyGeographyChemistryGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. The Paris megacity experiences frequent particulate matter (PM2.5, PM with a diameter less than 2.5 μm) pollution episodes in springtime (March–April). At this time of the year, large parts of the particles consist of ammonium sulfate and nitrate which are formed from ammonia (NH3) released during fertilizer spreading practices and transported from the surrounding areas to Paris. There is still limited knowledge on the emission sources around Paris, their magnitude and seasonality. Using space-borne NH3 observation records of 10-years (2008–2017) and 5-years (2013–2017) provided by the Infrared Atmospheric Sounding Interferometer (IASI) and the Cross-Track Infrared Sounder (CrIS) instrument, regional pattern of NH3 variabilities (seasonal and inter-annual) are derived. Observations reveal identical high seasonal variabilities with three major NH3 hot spots found from March to August. The high inter-annual variability is discussed with respect to atmospheric total precipitation and temperature. A detailed analysis of the seasonal cycle is performed using both IASI and the CrIS instrument data, together with outputs from the CHIMERE atmospheric model. For months of high NH3 concentrations (March to August) the CHIMERE model shows good correspondence with correlation slopes of 0.98 and 0.71 when comparing with IASI and CrIS, respectively. It is found that the model is only able to reproduce half of the observed atmospheric temporal NH3 variability in the domain. In term of spatial variability, the CHIMERE monthly NH3 concentrations in springtime show a slight underrepresentation over Belgium and the United-Kingdom and overrepresentation in agricultural areas in the French Brittany/Pays de la Loire and Plateau du Jura region, as well as in the north part of Switzerland. Using HYSPLIT cluster analysis of back-trajectories, we show that NH3 total columns measured in spring over Paris are enhanced when air masses are originated from the Northeast (e. g., Netherlands and Belgium), highlighting the long-range transport importance on the NH3 budget over Paris. Finally, we quantify the key meteorological parameters driving the specific conditions important for the PM2.5 formation from NH3 in the Ile-de-France region in springtime. Data-driven results based on surface PM2.5 measurements from the Airparif network and IASI NH3 observations show that a combination of the factors, e. g. a low boundary layer of ~500 m, a relatively low temperature of 5 °C and a high relative humidity of 70 %, contributes to favor PM2.5 and NH3 correlation.

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 enseignants0,159
Score d'incertitude au seuil0,317

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,187 · 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

Citations6
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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