Ammonia emissions may be substantially underestimated in China

China is a global hotspot of atmospheric ammonia (NH3) emissions and, as a consequence, very high nitrogen (N) deposition levels are documented. However, previous estimates of total NH3 emissions in China were much lower than inference from observed deposition values would suggest, highlighting the need for further investigation. Here, we reevaluated NH3 emissions based on a mass balance approach, validated by N deposition monitoring and satellite observations, for China for the period of 2000 to 2015. Total NH3 emissions in China increased from 12.1±0.8 Tg N yr-1 in 2000 to 15.6±0.9 Tg N yr-1 in 2015 at an annual rate of 1.9%, which is approximately 40% higher than existing studies suggested. This difference is mainly due to more emission sources now having been included and NH3 emission rates from mineral fertilizer application and livestock having been underestimated previously. Our estimated NH3 emission levels are consistent with the measured deposition of NHx (including NH4+ and NH3) on land (11-14 Tg N yr-1) and the substantial increases in NH3 concentrations observed by satellite measurements over China. These findings substantially improve our understanding on NH3 emissions, implying that future air pollution control strategies have to consider the potentials of reducing NH3 emission in China

Unprecedented atmospheric ammonia concentrations detected in the high Arctic from the 2017 Canadian wildfires

Abstract From 17-22 August 2017 simultaneous enhancements of ammonia (NH3), carbon monoxide (CO), hydrogen cyanide (HCN), and ethane (C2H6) were detected from ground-based solar absorption Fourier transform infrared (FTIR) spectroscopic measurements at two high-Arctic sites: Eureka (80.05°N, 86.42°W) Nunavut, Canada and Thule (76.53°N, 68.74°W), Greenland. These enhancements were attributed to wildfires in British Columbia and the Northwest Territories of Canada using FLEXPART back-trajectories and fire locations from Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) and found to be the greatest observed enhancements in more than a decade of measurements at Eureka (2006-2017) and Thule (1999-2017). Observations of gas-phase NH3 from these wildfires illustrates that boreal wildfires may be a considerable episodic source of NH3 in the summertime high Arctic. Comparisons of GEOS-Chem model simulations using the Global Fire Assimilation System (GFASv1.2) biomass burning emissions to FTIR measurements and Infrared Atmospheric Sounding Interferometer (IASI) measurements showed that the transport of wildfire emissions to the Arctic was underestimated in GEOS-Chem. However, GEOS-Chem simulations showed that these wildfires contributed to surface-layer NH3 and enhancements of 0.01-0.11 ppbv and 0.05-1.07 ppbv, respectively, over the Canadian Archipelago from 15-23 August 2017

Quantification des émissions atmosphériques d'ammoniac par les feux de biomasse à partir des mesures du sondeur IASI

Les feux de végétation émettent de grandes quantités de composés azotés dans l'atmosphère, parmi lesquels l'ammoniac (NH3). Malgré les nombreuses études réalisées au cours des précédentes décennies, ces émissions sont toujours sujettes à de grandes incertitudes. Si les mesures in situ et par avion sont utiles à des échelles locales pour étudier les sources de NH3, elles ne permettent en revanche pas de rendre compte de sa variabilité sur une plus large échelle. Depuis quelques décennies, des sondeurs à haute résolution spectrale embarqués à bord de satellites offrent la possibilité de mesurer directement les concentrations de différents gaz en traces dans l'atmosphère sur des échelles locales à globales. C'est le cas notamment du sondeur Infrared Atmospheric Sounding Interferometer (IASI) qui fournit une couverture globale bi-journalière de la Terre avec un grand échantillonnage spatial et temporel et dont les mesures sont centrales dans cette thèse.Ce travail a pour objectif l'étude de la contribution des feux de végétation aux émissions atmosphériques de NH3 à partir des mesures du sondeur IASI. Plus précisément, il vise à répondre aux questions suivantes: (1) Quelle est la part des feux dans les émissions de NH3 dans différentes régions du globe et différents biomes? Quelle est la fiabilité des inventaires d'émissions pour celles-ci? (2) Quelle est la variabilité intra- et interannuelle du NH3 d'origine pyrogénique et comment est-elle reliée à celle d'autres composés azotés et carbonés? Peut-on détecter dans les variabilités une dépendance à certains facteurs climatiques? (3) Peut-on isoler un cycle diurne des émissions de NH3 par les feux?Cette étude est rendue possible grâce au développement d'une nouvelle méthode de restitution des colonnes de NH3 particulièrement sensible, reposant sur le calcul d'un indice spectral HRI (représentatif de la force du signal de NH3 dans le spectre IASI) et sur sa conversion en une valeur de colonne à partir d'un réseau de neurones. La grande force d'un réseau de neurones réside dans sa capacité à intégrer plusieurs centaines de paramètres en entrée sans toutefois nécessiter une importante puissance de calcul. Ceci nous permet, notamment, de considérer l'état complet de l'atmosphère pour la restitution, réduisant ainsi les dépendances résiduelles sur le HRI.Pour notre étude, nous nous focalisons tout d'abord sur les mesures de NH3 au-dessus de larges régions tropicales. L'analyse de longues séries temporelles des colonnes de NH3 montre une bonne correspondance générale avec la puissance radiative dégagée par les feux, en particulier pour la région du centre de l'Amérique du Sud où une grande variabilité interannuelle est observée, mettant en évidence l'influence du phénomène El Niño sur l'activité des feux et les émissions de NH3 dans cette région. Nous dérivons ensuite, pour ces régions tropicales, les émissions de NH3 à l'aide d'un modèle simple "boite" que nous comparons aux émissions données par les inventaires d'émissions pyrogéniques "bottom-up" GFASv1.2 et GFEDv4.1. Si la correspondance temporelle des maxima d'émission est généralement bonne, les émissions dérivées des mesures IASI sont en revanche nettement supérieures à celles des deux inventaires. Nous calculons également pour les régions tropicales des rapports d'émission de NH3 par rapport à CO (également mesuré par IASI) (ER_{NH3/CO}) pour plusieurs biomes et nous analysons leurs variabilités spatiale et temporelle. Nous observons de grandes différences dans les ER_{NH3/CO}, d'une part, entre les biomes étudiés et, d'autre part, au sein d'un biome donné pour les différentes régions et années (2008-2015). Ces différences sont attribuées à des différences dans le type de combustible et dans les conditions de combustion. La comparaison avec les rapports d'émission rapportés dans la littérature, généralement à partir de mesures in situ ou par avion, montre quant à elle une assez bonne correspondance pour les différents biomes étudiés.Nous poursuivons notre analyse en nous intéressant à deux cas de feux particulièrement intenses s'étant produits en Indonésie en 2015 et dans le Nord canadien en 2014. Pour ces deux événements, nous calculons des ER_{NH3/CO} et nous dérivons un temps de vie pour NH3 à partir de l'analyse de panaches de feux transportés. Nous trouvons un temps de vie moyen de 21.5h pour les feux d'Indonésie de 2015, environ deux fois supérieur à celui calculé pour les feux de 2014 au Canada. Pour les feux d'Indonésie, nous dérivons également des facteurs d'émission de NH3 (EF_NH3) à partir d'une estimation des émissions totales de NH3 pour cet événement. Ceux-ci se révèlent largement inférieurs à ceux utilisés dans l'inventaire GFASv1.2 et expliquent l'importante surestimation des émissions de NH3 dans GFASv1.2 comparé à celles dérivées de IASI. Finalement, nous terminons ce travail par la présentation de résultats préliminaires suggérant la mise en évidence d'un cycle diurne dans les émissions de NH3 par les feux.Doctorat en Sciences agronomiques et ingénierie biologiqueinfo:eu-repo/semantics/nonPublishe

Climat :ce que révèle le sondeur atmosphérique IASI et ses 45 milliards d’observations

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Climat : ce que révèle le sondeur atmosphérique IASI et ses 45 milliards d'observations

International audienc

Present and future land surface and wet bulb temperatures in the Arabian Peninsula

International audienceThe Arabian Peninsula exhibits extreme hot summers and has one of the world's largest population growth. We use satellite observations and reanalysis as well as climate model projections to analyze morning and evening land surface temperatures (LST), to refer to processes at the surface, and wet bulb temperatures (WBT) to measure human heat stress. We focus on three regions: The Persian Gulf and Gulf of Oman, the inland capital of Saudi Arabia, Riyadh and the irrigated agricultural region in Al-Jouf, Saudi Arabia. This study shows that the time of the day is important when studying LST and WBT, with current and future WBT higher in the early summer evenings. It also shows that the effect of humidity brought from waterbodies or through irrigation can significantly increase heat stress.Over the coasts of the Peninsula, humidity decreases LST but increases heat stress via WBT values higher than 25°C in the evening. Riyadh, located in the heart of the Peninsula has lower WBT of 15°C to 17.5°C and LST reaching 42.5°C. Irrigation in the Al-Jouf province decreases LST by up to 10° with respect to its surroundings, while it increases WBT by up to 2.5°. Climate projections over the Arabian Peninsula suggest that global efforts will determine the survivability in this region. Even under the sustainability scenario, the projected increase in LST and WBT reaches +10° and +5°C respectively in the Persian Gulf and Riyadh by 2100 posing significant risk on human survivability in the Peninsula

Cloud detection from IASI radiance for climate analysis purposes

International audienceClouds are an essential component in our Earth system because of their importance for the weather, the water cycle and the Earth radiation budget. To better understand the climate, its past and future evolution, the development of long coherent time series of cloud properties is needed. In addition, as the clouds strongly impact the radiance at the top of the atmosphere, the detection of clear-sky scenes is a major preprocessing step for most climate and atmospheric satellite applications, such as trace gas retrieval or to derive the Earth Outgoing Longwave Radiation.The Infrared Atmospheric Sounding Interferometer (IASI), flying on board the suite of Metop satellites for more than 15 years, has shown an excellent stability over its entire lifespan and a very good consistency between the three instruments (on board Metop-A, -B and -C). This makes the IASI dataset an excellent climate data record. For the detection and the characterization of clouds, the current IASI operational Level 2 product is highly performant. However, since it was first released in 2007, the L2 cloud data have undergone a series of updates which have not yet been reprocessed back in time. This leads to discontinuities in the data record which makes it very difficult for use in long-term studies. Even in the event of a complete reprocessing of the L2, there would also be no guarantee on the homogeneity of the futures versions. Other cloud products exist (e.g. the AVHRR-L1C, the cloud_cci, the CIRS-LMD) but those are usually either less accurate or sensitive to cloud detection or are not available in near-real-time. These limitations in the existing products triggered the development of a sensitive and coherent IASI cloud detection dataset.Here we present a new cloud detection algorithm for the IASI measurements based on a Neural Network (NN). The input data consists of a set of 45 IASI channels. Those were selected outside the regions affected by CO2, CFC-11 and CFC-12 absorptions to avoid any long-term bias in the detection as their concentrations are evolving over time in the atmosphere. As a reference dataset, we use the current version (v6.6) of the IASI L2 cloud product. The IASI-derived NN cloud product appears to be both accurate in the cloud detection and coherent over the whole IASI period and between the three versions of the instrument. To illustrate this, we show global distributions and time series of the cloud fractions and we assess the quality of the cloud mask by comparing the NN product against several other cloud products. We also evaluate the capabilities of our NN cloud detection product to correctly distinguish cloud from dust plumes

Skin temperature from IASI: agriculture and urban heat islands monitoring

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Skin temperature from IASI: agriculture and urban heat islands monitoring

International audienceSkin temperature, (Tskin), also known as Land Surface Temperature is derived from infrared sensors and provides a continuous view of Earth’s surface and allows for the monitoring of surface temperature changes relevant for climate trends. Tskin from the Infrared Atmospheric Sounding Interferometer (IASI) has not been properly exploited to date to assess its long-term spatio-temporal variability. In this study, we present a fast retrieval method of Tskin based on an artificial neural network from a set of IASI channels selected using entropy reduction technique.We show the extent to which Tskin can be used to monitor land use in the past decade. We focus in particular on heatwaves and on agricultural and urban expansion with a focus on the Arabian Peninsula where extreme heat is recorded

Present and future land surface and wet bulb temperatures in the Arabian Peninsula

International audienc