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Enregistrement W4417118011 · doi:10.5194/acp-25-17907-2025

Decadal changes in atmospheric ammonia and dry deposition across China inferred from space-ground measurements and model simulations

2025· article· en· W4417118011 sur OpenAlexafffund
Fan Sun, Yu Cui, Jiayin Su, Mark W. Shephard, Shailesh Kumar Kharol, Yifan Zhang, Xuejing Shi, Junqing Zhang, Huili Liu, Qitao Xiao, Xiao Lu, Zhao‐Cheng Zeng, Timothy J. Griffis, Cheng Hu

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Jiangsu Province for Distinguished Young Scholars“333 Project” of Jiangsu ProvinceNational Key Research and Development Program of ChinaEnvironment and Climate Change CanadaGovernment of Jiangsu ProvinceChina Meteorological AdministrationNational Natural Science Foundation of ChinaEuropean Centre for Medium-Range Weather ForecastsNational Bureau of Statistics of China
Mots-clésDeposition (geology)AmmoniaParticulatesEcosystemNitrogenSeasonalityPrecipitation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ammonia (NH 3 ), a key alkaline gas in the atmosphere, significantly influences ecosystem nitrogen cycling and the formation of fine particulate matter (PM 2.5 ). However, limited ground-based monitoring hinders understanding of NH 3 's spatial and temporal dynamics and its dry deposition across China, which is ranked as one of the largest global NH 3 emission hotspots. This study integrated 2013–2023 satellite-derived NH 3 column concentrations from the Cross-track Infrared Sounder (CrIS) with adjustments from approximately five years ground in-situ ground observations to derive spatial-temporal variation in ground-level NH 3 concentrations across China. We also used the GEOS-Chem transport model and a random forest algorithm by using emission inventories and reanalysis meteorological fields to simulate NH 3 dry deposition velocity and fluxes, and explore the mechanisms driving observed trends. The CrIS observations results show that column-averaged (averages from ground to ∼ 1 km) NH 3 concentrations were the highest in the North China Plain (> 10 ppb), with notable annual and seasonal increasing trends. NH 3 concentrations in 2023 were 13.8 %–30.6 % higher than in 2013. CrIS retrievals aligned well with in-situ data, though were generally about twice as high. After applying the regression equation between ground in-situ observations and CrIS column-averaged NH 3 concentrations, we derive the spatial-temporal ground-level (1–1.5 m) NH 3 concentrations and dry deposition fluxes from 2013 to 2023. The NH 3 dry deposition fluxes exhibited a clear east-west gradient, with maxima in the North China Plain, and another hotpot region is also observed in the Sichuan Basin, southwestern China. Increases in ground-level NH 3 concentrations and deposition were most pronounced in urban, cropland, and forest regions, with urban areas experiencing the fastest growth and grasslands the highest total deposition. The national mean ground-level NH 3 concentration and dry deposition flux were 4.98 ppb and 0.51 g NH 3 m −2 yr −1 , respectively. Anthropogenic emissions explained 77.4 % of the variability in ground-level NH 3 concentration trend, and meteorological factors accounted for the remainder. Besides, 72.6 %–81.2 % of the NH 3 dry deposition trend was governed by NH 3 concentration changes. This study identifies the underlying cause of increasing ammonia pollution, which can be used to better inform nitrogen management strategies in 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.

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)0,000
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,173
Score d'incertitude au seuil0,344

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 GPT0,238
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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