Data assimilation of CrIS NH <sub>3</sub> satellite observations for improving spatiotemporal NH <sub>3</sub> distributions in LOTOS-EUROS
Notice bibliographique
Résumé
Atmospheric levels of ammonia (NH 3 ) have substantially increased during the last century, posing a hazard to both human health and environmental quality. The atmospheric budget of NH 3 , however, is still highly uncertain due to an overall lack of observations. Satellite observations of atmospheric NH 3 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 NH 3 . In this study, the CrIS NH 3 product is assimilated into the LOTOS-EUROS chemistry transport model using two different methods aimed at improving the modeled spatiotemporal NH 3 distributions. In the first method NH 3 surface concentrations from CrIS are used to fit spatially varying NH 3 emission time factors to redistribute model input NH 3 emissions over the year. The second method uses the CrIS NH 3 profile to adjust the NH 3 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 NH 3 total columns were up to a factor 2 higher than the simulated NH 3 columns between 2014 and 2018, which, after assimilating the CrIS NH 3 columns using the LETKF algorithm, led to an increase in the total NH 3 emissions of up to approximately 30 %. Our results illustrate that CrIS NH 3 observations can be used successfully to estimate spatially variable NH 3 time factors and improve NH 3 emission distributions temporally, especially in spring (March to May). Moreover, the use of the CrIS-based NH 3 time factors resulted in an improved comparison with the onset and duration of the NH 3 spring peak observed at observation sites at hourly resolution in the Netherlands. Assimilation of the CrIS NH 3 columns with the LETKF algorithm is mainly advantageous for improving the spatial concentration distribution of the modeled NH 3 fields. Compared to in situ observations, a combination of both methods led to the most significant improvements in modeled monthly NH 3 surface concentration and NH4+ wet deposition fields, illustrating the usefulness of the CrIS NH 3 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 | 0,000 |
| 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 ».