Trends in Peroxyacetyl Nitrate (PAN) in the upper troposphere and lower stratosphere over Southern Asia during the summer monsoon season: regional impacts
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. We analyze temporal trends of Peroxyacetyl Nitrate (PAN) retrievals from the Michelson Interferometer for Passive Atmospheric Sounding (MIPAS) during 2002–2011 in the altitude range 8–23 km over the Asian summer monsoon (ASM) region. The greatest enhancements of PAN mixing ratios in the upper troposphere and lower stratosphere (UTLS) are seen during the summer monsoon season from June to September. During the monsoon season, the mole fractions of PAN show statistically significant (at 2 sigma level) positive trends from 0.2 ± 0.05 to 4.6 ± 3.1 ppt year−1 (except between 12–14 km) which is higher than the annual mean trends of 0.1 ± 0.05 to 2.7 ± 0.8 ppt year−1. These rising concentrations point to increasing NOx (=NO+NO2) and volatile organic compound (VOC) emissions from developing nations in Asia, notably India and China. We analyze the influence of monsoon convection on the distribution of PAN in UTLS with simulations using the global chemistry-climate model ECHAM5-HAMMOZ. During the monsoon, transport into the UTLS over the Asian region primarily occurs from two convective zones, one extending from the Bay of Bengal to the South China Sea and the other over the southern flank of the Himalayas. India and China are NOx limited regions, and thus we use the model to evaluate the contributions from enhanced NOx emissions to the changes in PAN, HNO3 and O3 concentrations in the UTLS. From a set of sensitivity experiments with emission changes in particular regions it can be concluded that Chinese emissions have a greater impact on the concentrations of these species than Indian emissions. NOx emissions increases over India are about half of those 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».