Observationally-constrained estimates of global small-mode AOD
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Small aerosols are mostly anthropogenic, and an area average of the small-mode aerosol optical depth (sAOD) is a powerful and independent measure of anthropogenic aerosol emission. We estimate AOD and sAOD globally on a monthly time scale from 2001 to 2010 by integrating satellite-based (MODIS and MISR) and ground-based (AERONET) observations. For sAOD, three integration methods were developed to maximize the influence of AERONET data and ensure consistency between MODIS, MISR and AERONET sAOD data. We evaluated each method by applying the technique with fewer AERONET data and comparing its output with the unused AERONET data. The best performing method gives an overall error of 13 ± 2%, compared with an overall error of 62% in simply using MISR sAOD, and this method takes advantage of an empirical relationship between the Ångström exponent (AE) and fine mode fraction (FMF). This relationship is obtained by analyzing AERONET data. Using our integrated data, we find that the global 2001–2010 average of 500 nm AOD and sAOD is 0.17 and 0.094, respectively. sAOD over eastern China is several times as large as the global average. The linear trend from 2001 to 2010 is found to be slightly negative in global AOD or global sAOD. In India and eastern China combined, however, sAOD increased by more than 4% against a backdrop of decreasing AOD and large-mode AOD. On the contrary to India and China, the west (Western Europe and US/Canada combined) is found to have a sAOD reduction of −20%. These results quantify the overall anthropogenic aerosol emission reduction in the west, and rapidly deteriorating conditions in Asia. Moreover, our results in the west are consistent with the so-called surface brightening phenomenon in the recent decades.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».