Impact of the COVID‐19 Economic Downturn on Tropospheric Ozone Trends: An Uncertainty Weighted Data Synthesis for Quantifying Regional Anomalies Above Western North America and Europe
Notice bibliographique
Résumé
This study quantifies the association between the COVID-19 economic downturn and 2020 tropospheric ozone anomalies above Europe and western North America, and their impact on long-term trends. Anomaly detection for an atmospheric time series is usually carried out by identifying potentially aberrant data points relative to climatological values. However, detecting ozone anomalies from sparsely sampled ozonesonde profiles (once per week at most sites) is challenging due to ozone's high temporal variability. We first demonstrate the challenges for summarizing regional trends based on independent time series from multiple nearby ozone profiling stations. We then propose a novel regional-scale anomaly detection framework based on generalized additive mixed models, which accounts for the sampling frequency and inherent data uncertainty associated with each vertical profile data set, measured by ozonesondes, lidar or commercial aircraft. This method produces a long-term monthly time series with high vertical resolution that reports ozone anomalies from the surface to the middle-stratosphere under a unified framework, which can be used to quantify the regional-scale ozone anomalies during the COVID-19 economic downturn. By incorporating extensive commercial aircraft data and frequently sampled ozonesonde profiles above Europe, we show that the complex interannual variability of ozone can be adequately captured by our modeling approach. The results show that free tropospheric ozone negative anomalies in 2020 are the most profound since the benchmark year of 1994 for both Europe and western North America, and positive trends over 1994-2019 are diminished in both regions by the 2020 anomalies.
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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 | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».