Multi-scale impacts of Indochina biomass burnings on tropospheric ozone in coastal South China: Insights from long-term (2000–2024) observations
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Biomass burning is an important source of tropospheric ozone (O 3 ). This study explored the impacts of Indochina springtime (March–April) biomass burnings on the variability and trend of tropospheric O 3 in coastal South China using long-term (2000–2024) ozonesondes in Hong Kong and satellite fire retrievals in the Indochina Peninsula (ICP), complemented with EAC4 reanalysis data. We find that the lower-free-tropospheric O 3 (LFTO 3 ) concentrations in Hong Kong are significantly correlated with the Indochina biomass burnings, particularly with the two-day-ago biomass burnings in northern Laos ( r = 0.57, p < 0.01). While Indochina biomass burning contributes more than 30 ppbv enhancements in LFTO 3 concentrations over coastal South China, their impacts on surface O 3 concentrations are insignificant. During the study period, there is a significant increasing trend in springtime LFTO 3 concentrations in Hong Kong (0.37 ppbv/year), despite decreasing quantity and intension of Indochina biomass burnings. This long-term LFTO 3 increasing trend is mainly driven by the eastward migration of Indochina biomass burnings (mainly due to the increase in biomass burnings in the central ICP region), which reduces transport distance to Hong Kong by ∼300 km and thereby improves the transport efficiency, ultimately contributing ∼90 % of the long-term LFTO 3 increase in Hong Kong. These findings advance understanding of Indochina biomass burning transport impacts on multi-scale tropospheric O 3 variability in coastal South China.
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.
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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découle