Discrepant Global Surface Ozone Responses to Emission- and Heatwave-Induced Regime Shifts
Notice bibliographique
Résumé
Heatwaves have substantial but poorly quantified impacts on surface ozone photochemical regimes. As heatwaves of increasing severity occur, communities face more serious exposure to ozone, necessitating a more comprehensive understanding of the impact of heatwaves on the nonlinear response of ozone to its precursors for guiding policies in emission reductions. Here we estimate the spatiotemporal evolution of global ozone chemistry based on machine learning and in situ observations and show that emission changes and heatwaves alter ozone photochemical regimes, leading to diverse ozone changes across regions. Sustained emission reductions in East Asia decreased the ozone formation sensitivity to formaldehyde (HCHO) and fine particulate matter (PM 2.5 ), counteracting the adverse high-temperature effect. Quantified results reveal that heatwaves increased the sensitivity of ozone to HCHO and PM 2.5, enhancing their positive contributions and causing increased ozone trends across most regions, with a global average anomaly of 9.4 μg/m 3 . Meanwhile, heatwave-induced PM 2.5 anomalies concentrated in wildfire-risk zones, coupled with increased HCHO, elevated downwind ozone levels. Specifically, the effects in wildfire-endangered western Canada and heatwave-exposed southeastern United States contributed to a chemically driven ozone increase of 0.18 μg/m 3 /month in Northern America. Our results demonstrate that more targeted and substantial regulation of volatile organic compounds will be beneficial in mitigating future intensifying climate penalty effects.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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; 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 ».