Constraints on Asian ozone using Aura TES, OMI and Terra MOPITT
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Rapid industrialization in Asia in the last two decades has resulted in a significant increase in Asian ozone (O3) pre-cursor emissions with likely a corresponding increase in the export of O3 and its pre-cursors. However, the relationship between this increasing O3, the chemical environment, O3 production efficiency, and the partitioning between anthropogenic and natural precursors is unclear. In this work, we use satellite measurements of O3, CO and NO2 from TES (Tropospheric Emission Spectrometer), MOPITT (Measurement of Pollution In The Troposphere) and OMI (Ozone Monitoring Instrument) to quantify O3 pre-cursor emissions for 2006 and their impact on free-tropospheric O3 over North-East Asia, where pollution is typically exported globally due to strong westerlies. Using the GEOS-Chem global chemical transport model, we show that the modeled seasonal variation of O3 based on these updated O3 pre-cursor emissions is consistent with the observed O3 variability and amount, after accounting for known biases in the TES O3 data. Using the adjoint of GEOS-Chem we then partition the relative contributions of natural and anthropogenic sources to free troposphere O3 in this region. We find that the influence of lightning NOx is important in summer. The contribution from anthropogenic NOx is dominant in other seasons. China is the major contributor of anthropogenic VOCs (Volatile Organic Compounds), whereas the influence of biogenic VOCs is mainly from Southeast Asia. Our result shows that the influence of India and Southeast Asia emissions on O3 pollution export is significant, comparable with Chinese emisisons in winter and about 50% of Chinese emissions in other seasons.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».