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Enregistrement W4414552787 · doi:10.5194/egusphere-2025-4034

Ammonia Bidirectional Flux Model Tailored for Satellite Retrieval Parameter Inversions

2025· article· en· W4414552787 sur OpenAlexaff
Michael Sitwell, Mark W. Shephard, Shailesh Kumar Kharol

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric Ozone and Climate
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlux (metallurgy)Inversion (geology)AmmoniaAir quality indexAtmospheric chemistrySatelliteAtmospheric modelChemical transport model

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Atmospheric ammonia is an important chemical species for air quality and ecosystem health, and has levels that have been either growing or stagnant in many regions, in contrast to many other pollutants that have been on the decline in recent decades. As bottom-up emissions inventories for ammonia often have large uncertainties, inversions using ammonia retrievals from satellite-borne instruments are an important tool for improving these emissions inventories. Bidirectional flux models for ammonia give a unified model for emission and dry deposition and have recently been incorporated into a number of atmospheric chemistry models. However, there have been relatively few studies using satellite observations in inversions to refine the parameters in bidirectional flux models. A new bidirectional flux model is introduced that is designed specifically for use with inversion systems. This bidirectional flux model reduces the number of redundant parameters, as viewed by the inversions, to yield a model that is both optimized for use with inversion systems and is easy to implement and maintain in atmospheric chemistry models. Inversions using CrIS ammonia retrievals with this bidirectional flux model implemented in the GEM-MACH air quality forecasting model were performed. With parameters set via inversions, significant differences in surface atmospheric ammonia concentrations between the existing unidirectional model and newer bidirectional model were observed in many agricultural regions, varying by as much as 10 ppbv (or between 50 % to 150 %) in these locations. The bidirectional flux model improved the agreement of GEM-MACH with surface observations in the important growing seasons (spring, summer, fall), with biases decreasing between 14 % and 26 % as compared to the unidirectional model and decreased the error standard deviation between 5 % to 20 %, but also degraded this comparison somewhat for the winter.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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