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Enregistrement W4416334647 · doi:10.5194/egusphere-2025-5432

Global CO emissions and drivers of atmospheric CO trends constrained by MOPITT satellite observations

2025· article· W4416334647 sur OpenAlexaff
Zhaojun Tang, Panpan Yang, Kazuyuki Miyazaki, John R. Worden, H. M. Worden, Daven K. Henze, Dylan B. A. Jones, Zhe Jiang

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langue
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of Science and Technology of ChinaNational Natural Science Foundation of ChinaCalifornia Institute of TechnologyJet Propulsion LaboratoryNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésNorthern HemisphereSCIAMACHYTroposphereSatelliteSouthern HemisphereAtmospheric chemistryBiomass burningAtmospheric compositionAir pollutionClimate change

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Carbon monoxide (CO), an important atmospheric pollutant produced from incomplete combustion and hydrocarbon oxidation, significantly influences atmospheric chemistry and air quality. Accurate quantification of its global emissions and the underlying drivers of atmospheric trends is essential for understanding and improving global environmental conditions. Using 20 years (2003–2022) of satellite observations from the Measurement of Pollution in the Troposphere (MOPITT) instrument, here we analyze changes in global CO emissions and atmospheric concentrations. The a posteriori simulations show improved consistency with independent surface and aircraft measurements compared to the a priori simulations. Sensitivity analyses further confirm that inferred emissions remain robust against uncertainties associated with satellite vertical sensitivity and variations in hydroxyl radical (OH) concentrations. Our results indicate a substantial decline in global anthropogenic CO emissions of 14–17 % (approximately 85–110 Tg) over the two-decade period, largely driven by reductions in the United States, Europe, and eastern China. In contrast, biomass burning emissions exhibited strong interannual variability, with recent increases in Northern Hemisphere high-latitude forests. A key finding is that rising biomass burning emissions have offset about 37 % of the global anthropogenic emission reduction (47 % in the Northern Hemisphere alone), underscoring the considerable moderating influence of wildfires on atmospheric composition trends. This study provides a comprehensive assessment of global CO emissions and the mechanisms governing atmospheric CO trends, offering a scientific basis for integrated policies addressing both climate change and air pollution.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,080

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,233 · 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'étudeObservationnel
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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