Absorbing Aerosol Optical Properties and Radiative Effects on Near-Surface Photochemistry in East Asia
Notice bibliographique
Résumé
Absorbing aerosols have significant influences on tropospheric photochemistry and regional climate change. Here, the direct radiative effects of absorbing aerosols at the major AERONET sites in East Asia and corresponding impacts on near-surface photochemical processes were quantified by employing a radiation transfer model. The average annual aerosol optical depth (AOD) of sites in China, Korea, and Japan was 1.15, 1.02 and 0.94, respectively, and the corresponding proportion of absorbing aerosol optical depth (AAOD) was 8.61%, 6.69%, and 6.49%, respectively. The influence of absorbing aerosol on ultraviolet (UV) radiation mainly focused on UV-A band (315–400 nm). Under the influence of such radiative effect, the annual mean near-surface J[NO2] (J[O1D]) of sites in China, Korea, and Japan decreased by 16.95% (22.42%), 9.61% (13.55%), and 9.63% (13.79%), respectively. In Beijing–Tianjin–Hebei (BTH) and Yangtze River Delta (YRD) region, the annual average AOD was 1.48 and 1.29, and the AAOD was 0.14 and 0.13, respectively. The UV radiative forcing caused by aerosols dominated by black carbon (BC-dominated aerosols) on the surface was −3.19 and −2.98 W m−2, respectively, accounting for about 40% of the total aerosol radiative forcing, indicating that the reduction efficiency of BC-dominated aerosols on solar radiation was higher than that of other types of aerosols. The annual mean J[NO2] (J[O1D]) decreased by 14.90% (20.53%) and 13.71% (18.20%) due to the BC-dominated aerosols. The daily maximum photolysis rate usually occurred near noon due to the diurnal variation of solar zenith angle and, thus, the daily average photolysis rate decreased by 2–3% higher than that average during 10:00–14:00.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».