Data assimilation of CrIS-NH <sub>3</sub> satellite observations for improving spatiotemporal NH <sub>3</sub> distributions in LOTOS-EUROS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Atmospheric levels of ammonia (NH3) have substantially increased during the last century, posing a hazard to both human health and environmental quality. The atmospheric budget of NH3, however, is still highly uncertain due to an overall lack of observations. Satellite observations of atmospheric NH3 may help us in the current observational and knowledge gaps. Recent observations of the Cross-track Infrared Sounder (CrIS) provide us with daily, global distributions of NH3. In this study, the CrIS-NH3 product is assimilated into the LOTOS-EUROS chemistry transport model using two different methods aimed at improving the modelled spatio-temporal NH3 distributions. In the first method NH3 surface concentrations from CrIS are used to fit spatially varying NH3 emission time factors to redistribute model input NH3 emissions over the year. The second method uses the CrIS-NH3 column data to adjust the NH3 emissions using a Local Ensemble Transform Kalman Filter (LETKF) in a top-down approach. The two methods are tested separately and combined, focusing on a region in western Europe (Germany, Belgium, and the Netherlands). In this region, the mean CrIS-NH3 total columns were up to a factor 2 higher than the simulated NH3 columns between 2014 and 2018, which, after assimilating the CrIS-NH3 columns using the LETKF algorithm, led to an increase of the total NH3 emissions of up to approximately 30%. Our results illustrate that CrIS-NH3 observations can be used successfully to estimate spatially variable NH3 time factors, and improve NH3 emission distributions temporally, especially in spring (March to May). Moreover, the use of the CrIS-based NH3 time factors resulted in an improved comparison with the onset and duration of the NH3 spring peak observed at observation sites at hourly resolution in the Netherlands. Assimilation of the CrIS-NH3 columns with the LETKF algorithm is mainly advantageous for improving the spatial concentration distribution of the modelled NH3 fields. Compared to in-situ observations, a combination of both methods led to the most significant improvements in modelled monthly NH3 surface concentration and NH4+ wet deposition fields, illustrating the usefulness of the CrIS-NH3 products to improve the temporal representativity of the model and better constrain the budget in agricultural areas.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».