Local and synoptic meteorological influences on daily variability ofsummertime surface ozone in eastern China
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Ozone pollution in China is influenced by meteorological processes on multiple scales. Using multiple linear regression and weather classification, we statistically assess the impacts of local and synoptic meteorology on daily variability of surface ozone in eastern China in summer during 2013–2018. In this period, summertime surface ozone in eastern China (110–130° E, 20–42° N) is among the highest in the world with regional means of 73.1 and 114.7 µg m−3, respectively, in daily mean and daily maximum 8-hour average. By developing a multiple linear regression (MLR) model driven by local and synoptic weather factors, we establish a quantitative linkage between the daily ozone concentrations and meteorology in the study region. The meteorology described by the MLR model can explain ~ 46 % of the daily variability in summertime surface ozone across eastern China. The model shows that synoptic factors contribute to ~ 37 % of the overall meteorological effects on daily variability of surface ozone in eastern China. Among local meteorological factors, relative humidity is the most influential variable in the center and south of eastern China including the Yangtze River Delta and the Pearl River Delta regions, while temperature is the most influential variable in the north covering the Beijing-Tianjin-Hebei region. To further examine the synoptic influence of weather conditions explicitly, six predominant synoptic weather patterns (SWPs) over eastern China in summer are objectively identified using the self-organizing map clustering technique. The six SWPs are formed under the integral influence of the East Asian summer monsoon, the western Pacific subtropical high, the Meiyu front, and the typhoon activities. The results show that the impacts of each of the SWPs on the daily variability of surface ozone vary largely inside the study area. The maximum impact can reach ±8 µg m−3 or ±16 % of the daily mean over some subregions in eastern China. A combination of the regression and the clustering approaches suggests a strong performance of the MLR model in predicting the sensitivity of surface ozone in eastern China to the variation of synoptic weather. Our assessment highlights the important role of meteorology in modulating ozone pollution over China.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».