Multi-scale impacts of Indochina biomass burnings on tropospheric ozone in coastal South China: Insights from long-term (2000–2024) observations
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.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».