The Impact of Regional and Global Aerosol Changes on African Air Quality and Mortality: Feedbacks on Dust Emissions
Notice bibliographique
Résumé
Future declines in anthropogenic aerosols will reduce fine particulate matter (PM2.5) concentrations; however, meteorological feedbacks alter dust emissions, offsetting or amplifying air quality gains. We use Regional Aerosol Model Intercomparison Project (RAMIP) simulations to assess African climate and air quality responses to regional and global anthropogenic precursor and aerosol emission perturbations, including meteorological feedbacks on dust emissions. By 2050, African and global anthropogenic emissions reductions yield the largest annual continent-average PM2.5 decrease (5% and 7%, respectively). Anthropogenic emissions reductions in the U.S. and Europe also lower PM2.5 by 2 %, due to teleconnections of Northern Hemisphere warming influencing the ITCZ intensity and location, and long-range transport of European aerosols. We find substantial inter-model variability in the magnitude and spatial distribution of dust emissions, dust PM2.5, and total PM2.5, reflecting differences in meteorological responses to the emissions reductions and dust emission parameterizations. Regression analysis using GISS-E2-1-G shows that meteorological responses explain 90 % of dust emissions variability across regions. Anthropogenic aerosol-driven climate feedbacks on dust accounts for up to 70 % of total PM2.5 changes in the Sahara and Namib deserts, while offsetting up to 20 % of anthropogenic PM2.5 reductions in Western and Eastern Africa. In 2050, under simulated global and Africa-wide anthropogenic aerosol reductions, 55,000 and 49,000 PM2.5-related deaths are avoided in Africa, with dust PM2.5 contributing 4.7 % and offsetting 1.3 %, respectively. These findings indicate that the climate impact of anthropogenic aerosol reductions offsets some of the direct air quality benefits.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».