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Enregistrement W3181700346 · doi:10.1029/2021gl092816

Chinese Regulations Are Working—Why Is Surface Ozone Over Industrialized Areas Still High? Applying Lessons From Northeast US Air Quality Evolution

2021· article· en· W3181700346 sur OpenAlexaff
Xiaokang Chen, Zhe Jiang, Yanan Shen, Rui Li, Yunfei Fu, Jane Liu, Han Han, Hong Liao, Xugeng Cheng, Dylan B. A. Jones, H. M. Worden, Gonzalo González Abad

Notice bibliographique

RevueGeophysical Research Letters · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of ChinaU.S. Environmental Protection Agency
Mots-clésChinaDeltaYangtze riverEnvironmental scienceOzoneAir quality indexClimatologyAtmospheric sciencesMeteorologyGeographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Observational data indicate increasing trends of surface ozone (O 3 ) in China, despite emission controls that have resulted in reductions of precursor emissions. Here, we explore the cause of this contradiction, through analysis of surface observations (2014–2019) in China and historical observation record in the United States (US, 1990–2019). Our observation‐based analysis indicates that the reductions of nitrogen oxides (NO x ) emissions led to increase of surface O 3 in North China Plain (NCP) and Yangtze River Delta (YRD) of around 8 ppb. However, NO x controls resulted in shift of O 3 chemical regimes over NCP and YRD, with turning points between NO x ‐ and volatile organic compound (VOC)‐limited regimes around 2019, while model simulations suggest transitional or NO x ‐limited regimes over the rest of China. The impacts of high fine particles (PM 2.5 ) on O 3 formation has declined because of the reduction of PM 2.5 concentrations. Stricter NO x controls can mitigate O 3 pollutions over industrialized areas in China.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,264 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations124
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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