Black carbon emissions generally underestimated in the global south as revealed by globally distributed measurements
Notice bibliographique
Résumé
Characterizing black carbon (BC) on a fine scale globally is essential for understanding its climate and health impacts. However, sparse BC mass measurements in different parts of the world and coarse model resolution have inhibited evaluation of global BC emission inventories. Here, we apply globally distributed BC mass measurements from the Surface Particulate Matter Network (SPARTAN) and complementary measurement networks to evaluate contemporary BC emission inventories. We use a global chemical transport model (GEOS-Chem) in its high-performance configuration (GCHP) for high-resolution simulations to relate BC emissions to ambient concentrations for comparison with measurements. Here we find that simulations using the Community Emissions Data System (CEDS) emission inventory exhibit skill (r2 = 0.73) in representing variability in SPARTAN measurements across primarily developed regions with low BC concentrations but exhibit pronounced discrepancy (r2 = 0.00019) across high-BC regions in the Global South, underestimating BC by 38%. Alternative inventories (EDGAR, HTAP) yield similar results. These findings motivate renewed attention to the challenging task of characterizing BC emissions from low- and middle-income countries. Using globally consistent measurements and high-resolution modelling, this study finds that black carbon emissions are generally underestimated in the Global South.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».