Dynamic Processes Dominating Ozone Variability in Warm Seasons of 2014–2018 over the Yangtze River Delta Region, China
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Ozone (O3) pollution is of great concern in the Yangtze River Delta (YRD) region of China, and the regional O3 pollution is closely associated with dominant weather systems. With a focus on the warm seasons (April–September) from 2014 to 2018, we quantitatively analyze the characteristics of O3 variations over the YRD, the impacts of large-scale and synoptic-scale circulations on the variations and the associated meteorological controlling factors, based on observed ground-level O3 and meteorological data. Our analysis suggests an increasing trend of the regional mean O3 concentration in the YRD at 1.81 ppb per year over 2014–2018. Spatially, the empirical orthogonal function (EOF) analysis suggests the dominant mode accounting for 65.70 % variation in O3, implying that an increase in O3 is the dominant tendency in the entire YRD. Meteorology is estimated to increase the regional mean O3 concentration by 2.81 ppb at most from 2014 to 2018. Relative humidity is found to be the most influential meteorological factor impacting O3 concentration. As the atmospheric circulation can affect local meteorological factors and O3 levels, we identify five dominant synoptic weather patterns (SWPs) in the warm seasons in the YRD using the t-mode principal component analysis (PTT) classification. The typical weather systems of SWPs include western Pacific Subtropical High (WPSH) under SWP1, a continental high under SWP2, an extratropical cyclone under SWP3, a southern low pressure and WPSH under SWP4 and the north China anticyclone under SWP5. The annual variations of all five SWPs are favorable to the increase in O3 concentrations over 2014–2018. Moreover, the change in SWP intensity contributes more to the O3 inter-annual variation than the SWP frequency change. The SWP intensity change includes the weakening and northward-extending of the western Pacific subtropical high (WPSH) under SWP1, the weakening of the continental high under SWP2, an extratropical cyclone strengthening under SWP3, the southern low pressure weakening and WPSH weakening under SWP4, and the north China anticyclone weakening under SWP5. All these changes prevent the water vapor in the southern sea from being transported to the YRD, and increase air temperature in the YRD. In addition, the descending motions strengthen in the YRD located behind the trough and in front of the ridge due to the strengthening of the ridge and trough in the westerlies. Then, the strengthened descending motion leads to less cloud cover and strong solar radiation, which are favorable to O3 formation and accumulation. Finally, we reconstruct an EOF mode 1 time series that shows high correlation with the original O3 time series, and the reconstructed time series performs well in defining the change in SWP intensity according to the unique feature under each of the SWPs.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».