FTIR time series of tropospheric HCN in eastern China and source attribution
Notice bibliographique
Résumé
We analyzed seasonality and interannual variability of tropospheric HCN column amounts in densely populated eastern China for the first time. The results were derived from solar absorption spectra recorded with ground-based high spectral resolution Fourier transform infrared (FTIR) spectrometer at Hefei (117°10′E, 31°54′N) between 2015 and 2018. The tropospheric HCN columns over Hefei, China showed significant seasonal variations with three monthly mean peaks throughout the year. The magnitude of the tropospheric HCN column peak in May > September > December. The tropospheric HCN column reached a maximum of (9.8 ± 0.78) × 1015 molecules/cm2 in May and a minimum of (7.16 ± 0.75) × 1015 molecules/cm2 in November. In most cases, the tropospheric HCN columns at Hefei (32°N) are higher than the FTIR observations at Ny Alesund (79°N), Kiruna (68°N), Bremen (53°N), Jungfraujoch (47°N), Toronto (44°N), Rikubetsu (43°N), Izana (28°N), Mauna Loa (20°N), La Reunion Maido (21°S), Lauder (45°S), and Arrival Heights (78°S) that are affiliated with the Network for Detection of Atmospheric Composition Change (NDACC). Enhancements of the tropospheric HCN columns were observed between September 2015 and July 2016 compared to the counterpart measurements in other years. The magnitude of the enhancement ranges from 5 to 46% with an average of 22%. Enhancement of tropospheric HCN (ΔHCN) is correlated with the coincident enhancement of tropospheric CO (ΔCO), indicating that enhancements of tropospheric CO and HCN were due to the same sources. The GEOS-Chem tagged CO simulation, the global fire maps and the PSCFs (Potential Source Contribution Function) calculated using back trajectories revealed that the seasonal maxima in May is largely due to the influence of biomass burning in South Eastern Asia (SEAS) (41 ± 13.1%), Europe and Boreal Asia (EUBA) (21 ± 9.3%) and Africa (AF) (22 ± 4.7%). The seasonal maxima in September is largely due to the influence of biomass burnings in EUBA (38 ± 11.3%), AF (26 ± 6.7%), SEAS (14 ± 3.3%), and Northern America (NA) (13.8 ± 8.4%). For the seasonal maxima in December, dominant contributions are from AF (36 ± 7.1%), EUBA (21 ± 5.2%), and NA (18.7 ± 5.2%).The tropospheric HCN enhancement between September 2015 and July 2016 at Hefei (32°N) were attributed to an elevated influence of biomass burnings in SEAS, EUBA, and Oceania (OCE) in this period. Particularly, an elevated fire number in OCE in the second half of 2015 dominated the tropospheric HCN enhancement in September – December 2015. An elevated fire number in SEAS in the first half of 2016 dominated the tropospheric HCN enhancement in January – July 2016.
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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 | 0,003 |
| 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) | 0,002 | 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 ».