Attribution of projected changes in US ozone and PM <sub>2.5</sub> concentrations to global changes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The impact that changes in future climate, anthropogenic US emissions, background tropospheric composition, and land-use have on regional US ozone and PM2.5 concentrations is examined through a matrix of downscaled regional air quality simulations using the Community Multi-scale Air Quality (CMAQ) model. Projected regional scale changes in meteorology due to climate change under the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) A2 scenario are derived through the downscaling of Parallel Climate Model (PCM) output with the MM5 meteorological model. Future chemical boundary conditions are obtained through downscaling of MOZART-2 (Model for Ozone and Related Chemical Tracers, version 2.4) global chemical model simulations based on the IPCC Special Report on Emissions Scenarios (SRES) A2 emissions scenario. Projected changes in US anthropogenic emissions are estimated using the EPA Economic Growth Analysis System (EGAS), and changes in land-use are projected using data from the Community Land Model (CLM) and the Spatially Explicit Regional Growth Model (SERGOM). For July conditions, changes in chemical boundary conditions are found to have the largest impact (+5 ppbv) on average daily maximum 8-h (DM8H) ozone. Changes in US anthropogenic emissions are projected to increase average DM8H ozone by +3 ppbv. Land-use changes are projected to have a significant influence on regional air quality due to the impact these changes have on biogenic hydrocarbon emissions. When climate changes and land-use changes are considered simultaneously, the average DM8H ozone decreases due to a reduction in biogenic VOC emissions (−2.6 ppbv). Changes in average 24-h (A24-h) PM2.5 concentrations are dominated by projected changes in anthropogenic emissions (+3 μg m−3), while changes in chemical boundary conditions have a negligible effect. On average, climate change reduces A24-h PM2.5 concentrations by −0.9 μg m−3, but this reduction is more than tripled in the Southeastern US due to increased precipitation and wet deposition.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».