Atmospheric ammonia variability and link with particulate matter formation: a case study over the Paris area
Notice bibliographique
Résumé
The Paris megacity experiences frequent particulate matter (i.e.PM 2.5 , particulate matter with a diameter less than 2.5 µm) pollution episodes in spring (March–April). At this time of the year, large numbers of the particles consist of ammonium sulfate and nitrate which are formed from ammonia (NH 3 ) released during fertilizer spreading practices and transported from the surrounding areas to Paris. There is still limited knowledge of the emission sources around Paris, their magnitude, and their seasonality. Using space-borne NH 3 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 patterns of NH 3 variabilities (seasonal and interannual) are derived. Observations reveal identical high seasonal variability with three major NH 3 hotspots found from March to August. The high interannual variability is discussed with respect to atmospheric total precipitation and temperature. A detailed analysis of the seasonal cycle is performed using both IASI and CrIS instrument data, together with outputs from the CHIMERE atmospheric model. For 2014 and 2015, the CHIMERE model shows coefficients of determination of 0.58 and 0.18 when compared to IASI and CrIS, respectively. With respect to spatial variability, the CHIMERE monthly NH 3 concentrations in spring show a slight underrepresentation over Belgium and the United Kingdom and an overrepresentation in agricultural areas in the French Brittany–Pays de la Loire and Plateau du Jura region, as well as in northern Switzerland. In addition, PM 2.5 concentrations derived from the CHIMERE model have been evaluated against surface measurements from the Airparif network over Paris, with which agreement was found ( r 2 = 0.56) with however an underestimation during spring pollution events. Using HYSPLIT cluster analysis of back trajectories, we show that NH 3 total columns measured in spring over Paris are enhanced when air masses originate from the north-east (e.g. the Netherlands and Belgium), highlighting the importance of long-range transport in the NH 3 budget over Paris. Variability in NH 3 in the north-east region is likely to impact NH 3 concentrations in the Parisian region since the cross-correlation function is above 0.3 (at lag = 0 and 1 d). Finally, we quantify the key meteorological parameters driving the specific conditions important for the formation of PM 2.5 from NH 3 in the Île-de-France region in spring. Data-driven results based on surface PM 2.5 measurements from the Airparif network and IASI NH 3 measurements show that a combination of the factors such as a low boundary layer of ∼500 m, a relatively low temperature of 5 ∘ C, a high relative humidity of 70 %, and wind from the north-east contributes to a positive PM 2.5 and NH 3 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 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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».