Impact of the Tibetan Topography on Downwind Spatial Distribution of Fine Particulate Matter in Winter
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Tibetan Plateau (TP) with a large landmass serves as an obstacle that hinders westerly flows and alters climate downwind. Here, we investigate the TP influence on the magnitude and spatial distribution of wintertime fine particulate matter (PM2.5) concentrations downwind and associated underlying mechanisms. Based on simulations using an Earth system model, we show that the removal of the TP would reduce surface PM2.5 concentrations by −30.4% in the Sichuan basin (SC) and by −12.4% in the North China Plain (NCP), but increase the concentrations by 18.1% in eastern China (EC), suggesting that the TP could naturally intensify PM2.5 pollution in SC and NCP. If the TP were absent, more meridional circulations would turn into zonal ones and the East Asian winter monsoon would become weaker. There would be less precipitation and lower humidity over SC and EC in the south, while the opposite occurs over NCP in the north. Consequently, the changes in circulations would result in a net outflow of PM2.5 from SC and NCP, but a net inflow of PM2.5 to EC. In response to the spatial changes in precipitation, wet deposition would decrease in SC and EC but increase in NCP. PM2.5 production would reduce in SC and EC but amplify in NCP, following the changes in humidity. In magnitude, the changes in transport and wet deposition would be dominant in SC and NCP, while in EC, transport, wet deposition, and chemical production would be equally important. This study illustrates significant and heterogeneous impacts of the TP on air quality downwind.
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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 | 0,001 | 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 ».