Decadal Variabilities in Tropospheric Nitrogen Oxides Over United States, Europe, and China
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Global trends in tropospheric nitrogen dioxide (NO2) have changed dramatically in the past decade. Here, we investigate tropospheric NO2 variabilities over United States, Europe, and E. China in 2005–2018 to explore the mechanisms governing the variation of this critical pollutant. We found large uncertainties in the trends of anthropogenic nitrogen oxides (NOx) emissions, for example, the reductions of NOx emissions, derived with different approaches and data sets, are in the range of 35%–50% over the United States and 15%–45% over Europe in 2005–2018. By contrast, the analysis in this work indicates declines of anthropogenic NOx emissions by about 40% and 25% over the United States and Europe, respectively, in 2005–2018, and about 20% over E. China in 2012–2018. However, the shift of major NOx sources from power generation to industrial and transportation sectors has led to noticeable diminishing effects in emission controls. Furthermore, satellite measurements exhibit the influence of NO2 background levels over the United States and Europe, which offset the impacts of anthropogenic emission declines, resulting in flatter trends of tropospheric NO2 over the United States and Europe. Our analysis further reveals underestimation of background NO2 by chemical transport models, which can lead to inaccurate interpretations of satellite measurements. We use surface in‐situ NO2 observations to diagnose the satellite‐observed NO2 trends and find top‐down NOx emissions over urban grids represent the changes in anthropogenic NOx emissions better. This work highlights the importance of comprehensive applications of different analysis approaches to better characterizing atmospheric composition evolution.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».