The effect of anthropogenic emission, meteorological factors, and carbon dioxide on the surface ozone increase in China from 2008 to 2018 during the East Asia summer monsoon season
Notice bibliographique
Résumé
Despite the implementation of the Clean Air Action Plan by the Chinese government in 2013, the issue of increasing surface ozone (O 3 ) concentrations remains a significant environmental concern in China. In this study, we used an improved regional climate–chemistry–ecology model (RegCM-Chem-YIBs) to investigate the impact of anthropogenic emissions, meteorological factors, and CO 2 changes on summer surface O 3 levels in China from 2008 to 2018. Compared to its predecessor, the model has been enhanced concerning the photolysis of O 3 and the radiative impacts of CO 2 and O 3 . The investigations showed anthropogenic emissions were the primary contributor to the O 3 increase in China, responsible for 4.08–18.51 ppb in the North China Plain. However, changed meteorological conditions played a crucial role in decreasing O 3 in China and may have a more significant impact than anthropogenic emissions in some regions. Changed CO 2 played a critical role in the variability of O 3 through radiative forcing and isoprene emissions, particularly in southern China, inducing an increase in O 3 on the southeast coast of China (0.28–0.46 ppb) and a decrease in southwest and central China (−0.51 to −0.11 ppb). Our study comprehensively analyzed O 3 variation across China from various perspectives and highlighted the importance of considering CO 2 variations when designing long-term O 3 control policies, especially in high-vegetation-coverage areas.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».