Assessment of regional and interannual variations in tropospheric ozone in chemical reanalyses
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. We evaluate regional and interannual variations in tropospheric ozone in five chemical reanalyses, consisting of the Copernicus Atmosphere Monitoring Service reanalysis (CAMSRA), the second-generation Tropospheric Chemistry Reanalysis (TCR-2), the GEOS-Chem reanalysis, the Community Multiscale Air Quality (CMAQ) regional analysis, and the Chinese air quality reanalysis (CAQRA). We find that there are large regional differences (about 10–15 nmol mol-1) in mean surface ozone between the reanalyses. GEOS-Chem has high ozone relative to the ensemble mean across most continental regions, whereas CAMSRA has low ozone. Comparison with surface ozone observations shows that the reanalyses are biased high relative to the observations, with surface ozone biases exceeding 10 nmol mol-1 in GEOS-Chem. We find that CAMSRA has the smallest bias with respect to the observations, with negative biases in Europe, and in the central and western US, and positive biases everywhere else. In the free troposphere the reanalyses are in good agreement, and the mean bias between the reanalyses and ozonesonde observations are small, less than 4 nmol mol-1 at 500 hPa. In addition, the correlations between the ozonesondes and the reanalyses are as high as 0.8 and 0.9 in the southern and northern midlatitudes respectively. The results suggest that chemical reanalyses should provide valuable information for quantifying variations in ozone in the free troposphere. However, to enhance the utility of the surface ozone analyses, improvements in the reanalyses are needed to better exploit assimilated observations to mitigate the impact of discrepancies in the model chemistry and ozone precursor emissions.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».