National and transboundary contributions to surface ozone concentration across European countries
Notice bibliographique
Résumé
Tropospheric ozone impacts health, climate, and ecosystems. Effective ozone mitigation policies are challenged by limited quantitative understanding of national versus transboundary contributions to surface ozone. This study uses a chemical transport model with a source apportionment algorithm to analyze ozone contributions across Europe from 2015 to 2017 during peak ozone season. We quantify country-level ozone production and imported ozone, distinguishing contributions from 35 European countries, neighboring countries, seas, and hemispheric influences. Results show substantial contributions from outside the 35 European countries, with hemispheric contributions playing a significant role. European contributions are crucial during high ozone episodes, especially from Germany, France, Italy, the UK, Poland, and Spain. Spain, northern Italy, and northwest France are identified as areas where national precursor reductions would be more effective in improving national air quality. Furthermore, 25 of the 35 European countries studied are net importers of cumulative ozone mass, with the Netherlands, Belgium, and the UK acting as major exporters. These findings highlight the need for comprehensive air quality policies and cross-border cooperation. The hemispheric transport of air pollutants is a critical external contributor to surface ozone concentration in Europe, and national emissions are key during high concentration episodes, according to an analysis using regional air quality modeling and source apportionment tagging method.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».