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Enregistrement W3187847340 · doi:10.1029/2021jd035237

UK Ammonia Emissions Estimated With Satellite Observations and GEOS‐Chem

2021· article· en· W3187847340 sur OpenAlexaff
Eloïse A. Marais, Alok Kumar Pandey, Martin Van Damme, Lieven Clarisse, Pierre‐François Coheur, Mark W. Shephard, Karen Cady‐Pereira, T. H. Misselbrook, Lei Zhu, Gan Luo, Fangqun Yu

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Atmospheres · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesFonds pour la Formation à la Recherche dans l’Industrie et dans l’AgricultureFonds De La Recherche Scientifique - FNRSDepartment for Environment, Food and Rural Affairs, UK GovernmentUK Research and Innovation
Mots-clésEnvironmental scienceSeasonalityManureAir quality indexAtmospheric sciencesChemical transport modelAmmoniaAgricultureSatelliteManure managementMeteorologyClimatologyChemistryGeographyMathematicsStatisticsAgronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Agricultural emissions of ammonia (NH 3 ) impact air quality, human health, and the vitality of aquatic and terrestrial ecosystems. In the UK, there are few direct policies regulating anthropogenic NH 3 emissions and development of sustainable mitigation measures necessitates reliable emissions estimates. Here, we use observations of column densities of NH 3 from two space‐based sensors (IASI and CrIS) with the GEOS‐Chem model to derive top‐down NH 3 emissions for the UK at fine spatial (∼10 km) and time (monthly) scales. We focus on March‐September when there is adequate spectral signal to reliably retrieve NH 3 . We estimate total emissions of 272 Gg from IASI and 389 Gg from CrIS. Bottom‐up emissions are 27% less than IASI and 49% less than CrIS. There are also differences in seasonality. Top‐down and bottom‐up emissions agree on a spring April peak due to fertilizer and manure application, but there is also a comparable summer July peak in the top‐down emissions that is not in the bottom‐up emissions and appears to be associated with dairy cattle farming. We estimate relative errors in the top‐down emissions of 11%–36% for IASI and 9%–27% for CrIS, dominated by column density retrieval errors. The bottom‐up versus top‐down emissions discrepancies estimated in this work impact model predictions of the environmental damage caused by NH 3 emissions and warrant further investigation.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,179
Score d'incertitude au seuil0,356

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,261 · 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

Citations59
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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