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Enregistrement W3180510126 · doi:10.1029/2020gb006916

Continental and Ecoregion‐Specific Drivers of Atmospheric NO<sub>2</sub> and NH<sub>3</sub> Seasonality Over Africa Revealed by Satellite Observations

2021· article· en· W3180510126 sur OpenAlexaff
Jonathan E. Hickman, Niels Andela, Kostas Tsigaridis, Corinne Galy‐Lacaux, Money Ossohou, Enrico Dammers, Martin Van Damme, Lieven Clarisse, Susanne E. Bauer

Notice bibliographique

RevueGlobal Biogeochemical Cycles · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesGoddard Space Flight CenterUniversities Space Research AssociationNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésSeasonalityEnvironmental scienceEcoregionPrecipitationAtmospheric sciencesEcologyMeteorologyGeographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Ammonia (NH3) and nitrogen oxides (NOx: nitrogen dioxide [NO2] + nitric oxide [NO]) play important roles in atmospheric chemistry. Throughout most of Africa, emissions of these gases are predominantly from soils and biomass burning. Here we use observations of tropospheric NO2 vertical column densities (VCDs) from the Ozone Monitoring Instrument from 2005 through 2017 and atmospheric NH3 VCDs from the Infrared Atmospheric Sounding Interferometer from 2008 through 2017 to evaluate seasonal variation of NO2 and NH3 VCDs across Africa and in seven African ecoregions. In regions where mean annual precipitation (MAP) is under 500 mm yr−1, we find that NO2 and NH3 VCDs are positively related to monthly precipitation, and where MAP is between 500 and 1,750 mm yr−1 or higher, NO2 VCDs are negatively related to monthly precipitation. In dry ecoregions, temperature and precipitation were important predictors of NH3 and NO2 VCDs, likely related to variation in soil emissions. In mesic ecoregions, monthly NO2 VCDs were strongly related to burned area, suggesting that biomass burning drives seasonality. NH3 VCDs in mesic ecoregions were positively related to both monthly temperature and monthly carbon monoxide (CO) VCDs, suggesting that a mixture of soil and biomass burning emissions influenced NH3 seasonality. In northern mesic ecoregions, monthly temperature explained most of the variance in monthly NH3 VCDs, suggesting that soil sources, including animal excreta, determined NH3 seasonality. In southern mesic ecoregions, monthly CO VCDs explained more variation in NH3 VCDs than temperature, suggesting that biomass burning may have greater influence over NH3 seasonality.

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)0,001
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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,180 · 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

Citations14
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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