Northern midlatitude baseline ozone: Long-Term changes and the COVID-19 impact
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. A non-linear change in baseline ozone concentrations at northern midlatitudes has been quantified over preceding decades. During the past few years several studies, using linear trend analyses, report relatively small trends over selected time periods – results inconsistent with the earlier developed picture. We show that reported COVID-19 related ozone changes in the background troposphere based on the linear analysis are significantly larger than those derived considering recent long-term decreases in background ozone, which the linear trend analyses do not quantify. We further point out that the extensive loss of lower stratospheric ozone in the unprecedented 2020 springtime Arctic stratospheric ozone depletion event likely reduced the natural source to the troposphere rendering the background anomalously low that year. Consideration of these two issues indicates that the COVID-19 restrictions had a much smaller impact on background tropospheric ozone in 2020 than previously reported. A consensus understanding of baseline ozone changes and their causes is important for formulating policies to improve ozone air quality; cooperative, international emission control efforts aimed at continuing or even accelerating the ongoing decrease in in hemisphere-wide background ozone concentrations may be the most effective approach to further reducing urban and rural ozone in the more developed northern midlatitude countries, as well as improving ozone air quality in all countries within these latitudes. Analysis of baseline ozone measurements over several years following the COVID-19 impact is expected to provide a firm basis for resolving the inconsistencies between the two views of long-term northern midlatitude ozone changes and better quantifying the COVID-19 impact.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».