Ground-based tropospheric ozone measurements: regional tropospheric ozone column trends from the TOAR-II/HEGIFTOM homogenized datasets
Notice bibliographique
Résumé
Quantifying long-term free-tropospheric ozone trends is essential for understanding the impact of human activities and climate change on atmospheric chemistry. However, this is complicated by two key challenges: the differences among existing satellite-derived tropospheric ozone products, which are not yet fully understood or reconciled, and the limited temporal and spatial coverage of ground-based reference measurements. Here, we explore if a more consistent understanding of the geographical distribution of tropospheric ozone column (TrOC) trends can be obtained by focusing on regional trends from ground-based measurements. Regions were determined with a correlation analysis between modeled TrOCs at the site locations. For those regions, TrOC trends were estimated with quantile regression for the Trajectory-mapped Ozonesonde dataset for the Stratosphere and Troposphere (TOST) and with a linear mixed-effects modeling (LMM) approach to calculate synthesized trends from homogenized HEGIFTOM (Harmonization and Evaluation of Ground-based Instruments for Free-Tropospheric Ozone Measurements) individual site trends. For different periods (1990–2021/22, 1995–2021/22, 2000–2021/22), both approaches give increasing (partial) tropospheric ozone column amounts over almost all Asian regions (median confidence) and negative trends over Arctic regions (very high confidence). Trends over Europe and North America are mostly weakly positive (LMM) or negative (TOST). For both approaches, the 2000–2021/22 trends decreased in magnitude compared to 1995–2021/22 for most regions; and for all time periods and regions, the pre-COVID trends are larger than the post-COVID trends. Our results enable the validation of global satellite TrOC trends and assessment of the performance of atmospheric chemistry models to represent the distribution and variation of TrOC.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».