Large sub-regional differences of ammonia seasonal patterns over India reveal inventory discrepancies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Ammonia (NH 3 ) is a key precursor of haze particles and fine particulate matter (PM 2.5 ) and its spatiotemporal variabilities are poorly constrained. In this study, we present measurements of NH 3 over the Indian subcontinent region from the Infrared Atmospheric Sounder Interferometer (IASI) and Cross-track Infrared Sounder (CrIS) satellite instruments. This region exhibits a complex emission profile due to the number of varied sources, including crop burning, fossil fuel combustion, fertilizer application, livestock and industrial sources. Observations from the CrIS and IASI instruments are oversampled to a resolution of 0.02° × 0.02°. Five regions with distinct spatiotemporal NH 3 profiles are determined using k-means clustering. Maximum NH 3 columns are seen in July over the western India with column densities of 6.2 × 10 17 mol cm −2 and 7.2 × 10 17 mol cm −2 respectively for IASI and CrIS. The seasonality of measured NH 3 columns show annual maxima occurring in spring in Eastern India and Bangladesh and in mid-summer for the western Indo-Gangetic plain. Our observational constraints suggest that the impact of local farming practices on NH 3 emissions is not well captured in emission inventories such as Coupled Model Intercomparison Project Phase 6 (CMIP6), which exhibits peaks in the late spring and autumn. The spatial variability in the seasonal patterns of NH 3 is also not captured by the single emissions profile used in CMIP6 for India. The high-resolution maps obtained from these measurements can be used to improve NH 3 emission inventories in order to understand its sources for more accurate predictions of air quality in the Indian subcontinent. Our study points to the need for regionally specific emissions inventories for short-lived species such as NH3 that have heterogeneous emissions profiles due to specific agricultural practices and other emission source characteristics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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) | 0,012 | 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 tête enseignante, 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 ».