Direct observations of NO <sub>x</sub> emissions over the San Joaquin Valley using airborne flux measurements during RECAP-CA 2021 field campaign
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Nitrogen oxides (NOx) are principle components of air pollution and serve as important ozone precursors. As the San Joaquin Valley (SJV) experiences some of the worst air quality in the United States, reducing NOx emissions is a pressing need, yet quantifying current emissions is complicated due to a mixture of mobile and agriculture sources. We performed airborne eddy covariance flux measurements during the Re-Evaluating the Chemistry of Air Pollutants in CAlifornia (RECAP-CA) field campaign in June 2021. Combining footprint calculations and land cover statistics, we disaggregate the observed fluxes into component fluxes characterized by three different land cover types. On average we find emissions of 2.95 mg m-2 h-1 over highways, 1.24 mg m-2 h-1 over urban areas and 0.79 mg m-2 h-1 over croplands. The calculated NOx emissions using flux observations are utilized to evaluate anthropogenic emission inventories and soil NOx emission schemes. We show that two anthropogenic inventories for mobile sources, EMFAC (EMssion FACtor) and FIVE (Fuel-based Inventory for Vehicle Emissions), yield similar agreement with emissions derived from measured fluxes over urban regions with 24 % and 22 % low bias, respectively. Three soil NOx schemes, including MEGAN v3 (Model of Emissions of Gases and Aerosols from Nature), BEIS v3.14 (Biogenic Emission Inventory System) and BDISNP (Berkeley Dalhousie Iowa Soil NO Parameterization), show substantial underestimates over the study domain. Compared to the cultivated soil NOx emissions derived from measured fluxes, MEGAN and BEIS are lower by more than one order of magnitude and BDISNP is lower by a factor of 2.7. Despite the low bias, observed soil NOx emissions and BDISNP present a similar spatial pattern as well as temperature dependence. We conclude that soil NOx is a key feature of the NOx emissions in the SJV and that a state-of-the-science model of these emissions is needed to simulate emissions for modeling air quality in the region.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».