Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

Global Surface HCHO Distribution Derived from Satellite Observations with Neural Networks Technique

Tytuł:
Global Surface HCHO Distribution Derived from Satellite Observations with Neural Networks Technique
Autorzy:
Jian Guan
Bohan Jin
Yizhe Ding
Wen Wang
Guoxiang Li
Pubu Ciren
Temat:
surface formaldehyde
neural network model
interval estimation
TROPOMI
global distribution
Science
Źródło:
Remote Sensing, Vol 13, Iss 20, p 4055 (2021)
Wydawca:
MDPI AG, 2021.
Rok publikacji:
2021
Kolekcja:
LCC:Science
Typ dokumentu:
article
Opis pliku:
electronic resource
Język:
English
ISSN:
2072-4292
Relacje:
https://www.mdpi.com/2072-4292/13/20/4055; https://doaj.org/toc/2072-4292
DOI:
10.3390/rs13204055
Dostęp URL:
https://doaj.org/article/5a25c4636c5d4e31bb7440b3daecf7b4  Link otwiera się w nowym oknie
Numer akcesji:
edsdoj.5a25c4636c5d4e31bb7440b3daecf7b4
Czasopismo naukowe
Formaldehyde (HCHO) is one of the most important carcinogenic air contaminants in outdoor air. However, the lack of monitoring of the global surface concentration of HCHO is currently hindering research on outdoor HCHO pollution. Traditional methods are either restricted to small areas or, for research on a global scale, too data-demanding. To alleviate this issue, we adopted neural networks to estimate the 2019 global surface HCHO concentration with confidence intervals, utilizing HCHO vertical column density data from TROPOMI, and in-situ data from HAPs (harmful air pollutants) monitoring networks and the ATom mission. Our results show that the global surface HCHO average concentration is 2.30 μg/m3. Furthermore, in terms of regions, the concentrations in the Amazon Basin, Northern China, South-east Asia, the Bay of Bengal, and Central and Western Africa are among the highest. The results from our study provide the first dataset on global surface HCHO concentration. In addition, the derived confidence intervals of surface HCHO concentration add an extra layer of confidence to our results. As a pioneering work in adopting confidence interval estimation to AI-driven atmospheric pollutant research and the first global HCHO surface distribution dataset, our paper paves the way for rigorous study of global ambient HCHO health risk and economic loss, thus providing a basis for pollution control policies worldwide.

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies