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Enregistrement W4412015829 · doi:10.5194/egusphere-2025-725

Ammonia emissions and depositions over the contiguous United States derived from IASI and CrIS using the directional derivative approach

2025· preprint· en· W4412015829 sur OpenAlexaff
Zitong Li, Kang Sun, Kaiyu Guan, Sheng Wang, Bin Peng, Lieven Clarisse, Martin Van Damme, Karen Cady‐Pereira, Mark W. Shephard, Mark A. Zondlo, Daniel P. Moore

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésAmmoniaDerivative (finance)Environmental scienceAtmospheric sciencesEnvironmental chemistryMeteorologyChemistryPhysicsEconomicsOrganic chemistryFinancial economics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Atmosphere ammonia (NH3), primarily emitted from agriculture, poses significant threats to ecosystems, climate, and human health through nitrogen deposition and secondary aerosol formation. NH3 flux estimates remain highly uncertain due to limited direct observations and complex emission–deposition processes. Here, we estimated NH3 fluxes over the contiguous United States using satellite observations from the Infrared Atmospheric Sounding Interferometer (IASI, 2008–2022) and Cross-track Infrared Sounder (CrIS, 2012–2022). By applying a directional derivative approach, we minimized the impact of offsets in satellite-derived vertical column densities. Our results highlight major agricultural emission hotspots, including the San Joaquin Valley in California, the Snake River Valley in Idaho, the Texas panhandle, the Great Plains, Southeastern Pennsylvania, and Eastern North Carolina. NH3 removal was predominantly driven by deposition near sources rather than chemical transformation, with strong sinks in vegetation-dense regions such as forests, grasslands, shrublands, and wetlands. Seasonal flux variations showed peaks in warm months and lower values in winter, driven by temperature-dependent volatilization from livestock production and fertilizer application. Satellite-based estimates aligned well with bottom-up inventories, effectively capturing spatial and seasonal patterns while revealing additional insights into key flux hotspots and peak seasons. CrIS consistently reported higher fluxes than IASI, especially in spring, reflecting differences in their overpass times. Combining IASI (morning overpass) and CrIS (midday overpass) observations enables a better understanding of diurnal NH3 flux dynamics. These findings provide critical insights into NH3 spatiotemporal variabilities, complementing inventory-based approaches and informing nitrogen management and environmental policy, particularly in regions with limited ground-based monitoring.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,147
Score d'incertitude au seuil0,293

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,219 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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