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HeQinWill · Jan 27, 2025 · 5d6dd00 · 5d6dd00
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+    <h1>大气环境遥感论文速递</h1>
+    <section class="date">2025/01/27</section>
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+<section id="papers-container"><section class="paper-card">
+            <section class="paper-title">Deep Neural Networks for Refining Vertical Modeling of Global Tropospheric Delay</section>
+            <section class="paper-authors">Peng Yuan, Kyriakos Balidakis, Jungang Wang, Pengfei Xia, Jian Wang, Mingyuan Zhang, Weiping Jiang, Harald Schuh, Jens Wickert, Zhiguo Deng</section>
+            <section class="paper-journal">Geophysical Research Letters</section>
+            <section class="paper-doi"><a href="https://doi.org/10.1029/2024GL111404" target="_blank">https://doi.org/10.1029/2024GL111404</a></section>
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+                <span class="topic-tag">对流层延迟</span>
+                <span class="topic-tag">深度神经网络</span>
+                <span class="topic-tag">数值天气模型</span>
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+            <section class="abstract-content">该论文题为《用于改进全球对流层延迟垂直模型的深度神经网络》，研究重点是利用<b>深度神经网络</b>（DNN）改进全球对流层延迟的垂直建模。传统模型在捕捉大气状态的复杂垂直变化方面存在局限性。研究人员利用<b>数值天气模型</b>（NWM）生成的数据，重建了高达14公里高度的三维<b>天顶静力延迟</b>（ZHD）和<b>天顶湿延迟</b>（ZWD）。与传统的分析模型相比，DNN方法在精度上显著提升，平均精度分别达到0.4毫米和0.8毫米，均方根误差在全球范围内分别降低了63%和36%。这项研究为提高基于GNSS等技术的对流层延迟校正精度提供了新的方法，有助于更准确地观测和分析对流层水汽等大气成分，对于地球观测和大气环境监测具有重要意义。该研究数据主要来源于NWM，通过DNN算法进行建模，并通过与传统分析模型对比来验证模型的有效性。</section>
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+            <section class="paper-card">
+            <section class="paper-title">Light Absorbing Particles Deposited to Snow Cover Across the Upper Colorado River Basin, Colorado, 2013–2016: Interannual Variations From Multiple Natural and Anthropogenic Sources</section>
+            <section class="paper-authors">Richard L. Reynolds, Harland L. Goldstein, Raymond Kokaly, Heather Lowers, George N. Breit, Bruce M. Moskowitz, Peat Solheid, Jeff Derry, Corey R. Lawrence</section>
+            <section class="paper-journal">Journal of Geophysical Research: Atmospheres</section>
+            <section class="paper-doi"><a href="https://doi.org/10.1029/2024JD041676" target="_blank">https://doi.org/10.1029/2024JD041676</a></section>
+            <section class="topic-tags">
+                <span class="topic-tag">光吸收颗粒物</span>
+                <span class="topic-tag">光谱反射率</span>
+                <span class="topic-tag">积雪融化</span>
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+            <section class="abstract-content">《2013-2016年科罗拉多河上游流域积雪中沉积的光吸收颗粒物：来自多种自然和人为来源的年际变化》研究了2013年至2016年科罗拉多河上游盆地积雪中沉积的<b>光吸收颗粒物</b>（LAPs）。通过实验室测量的<b>光谱反射率</b>、化学、物理和磁性特性对比，研究发现LAPs主要来自三个方面：含碳物质（如<b>黑碳</b>、有机物），黑色岩石和矿物颗粒（以磁铁矿为代表），以及氧化铁矿物。不同类型的氧化铁矿物反映了不同年份的来源区域贡献差异，与区域性沙尘暴频率和传输路径有关。尽管区域性沙漠尘埃是矿物尘埃的主要来源，但人为来源的逃逸性污染物也贡献了相当数量的LAPs。该研究通过分析积雪样本的成分，研究了LAPs的来源和影响，并量化了其对<b>积雪融化</b>和下游水资源管理的挑战。研究方法是通过实验室分析积雪样本的光谱特性、化学成分以及物理和磁性特性，结合气象数据分析颗粒物的来源。</section>
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+            <section class="paper-card">
+            <section class="paper-title">Treasure Bowl: PM2.5 Aggregation in the Eye of a Tropical Cyclone</section>
+            <section class="paper-authors">Ruiwen Wang, Hao Wang, Chunlin Zhang, Daocheng Gong, Fangyuan Ma, Congrong He, Duohong Chen, Jin Shen, Yan Zhou, Zoran Ristovski, Shaw Chen Liu, Boguang Wang</section>
+            <section class="paper-journal">Geophysical Research Letters</section>
+            <section class="paper-doi"><a href="https://doi.org/10.1029/2024GL110696" target="_blank">https://doi.org/10.1029/2024GL110696</a></section>
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+                <span class="topic-tag">PM2.5</span>
+                <span class="topic-tag">热带气旋</span>
+                <span class="topic-tag">质量重建</span>
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+            <section class="abstract-content">《宝盒：热带气旋眼中的PM2.5聚集》这篇论文研究了热带气旋登陆期间<b>PM2.5</b>浓度的变化及其来源。研究发现，在南海地区，一个热带气旋登陆岛屿后，<b>PM2.5</b>浓度从4 µg/m³ 急剧上升到44 µg/m³。通过<b>质量重建</b>分析，发现主要来源为<b>海盐</b>，并且与当地陆源沉积物有关。气旋眼壁的Na+/Cl-比率约为5:1，表明存在氯耗损。同时，眼内Cl-浓度和Si/Fe等摩尔比迅速增加，在气旋眼中达到峰值，揭示了海洋颗粒物的“宝盒式”分级聚集过程。研究利用<b>地面观测</b>数据和质量重建技术，分析了热带气旋全过程中的海陆传输，为理解极端空气污染事件提供了新的视角和数据支持。研究方法主要通过地面观测和化学成分分析，并结合质量重建方法，研究气旋登陆过程中大气成分的变化。</section>
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+            <section class="paper-title">Constraining the Acetone Photolysis Quantum Yield: Current Insights and Atmospheric Chemistry Implications</section>
+            <section class="paper-authors">M. F. Link, J. Brewer, D. K. Farmer, A. R. Ravishankara</section>
+            <section class="paper-journal">Journal of Geophysical Research: Atmospheres</section>
+            <section class="paper-doi"><a href="https://doi.org/10.1029/2024JD042216" target="_blank">https://doi.org/10.1029/2024JD042216</a></section>
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+                <span class="topic-tag">丙酮光解</span>
+                <span class="topic-tag">HOx自由基</span>
+                <span class="topic-tag">量子产额</span>
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+            <section class="abstract-content">《约束丙酮光解量子产率：当前见解与大气化学影响》研究探讨了<b>丙酮光解</b>对上对流层<b>HOx自由基</b>（羟基和氢过氧基自由基）产生的影响。由于缺乏对<b>丙酮光解量子产额</b>（Φacetone）在光化学活性区（λ>300nm）的测量，丙酮光解对HOx产生的贡献程度尚不清楚。研究者利用已发表数据，通过Stern-Volmer分析和最新的光物理模型模拟，推导了温度和压力相关的Φacetone参数化，并与现有模型进行了对比。尽管新的参数化在较长波长区域预测了非零的Φacetone，但对HOx产生的模拟影响与现有参数化相比差异不大。文章强调，需要更多直接的温度和压力相关的Φacetone测量数据。该研究与大气成分分析和空气质量模型的改进密切相关，通过分析丙酮光解机制，可以提高对大气中HOx自由基的理解和预测能力，最终可以提高卫星观测数据的解释能力。</section>
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+    论文总结由AI生成，如有失偏颇，敬请指正！<br>关注本公众号，获取更多大气环境遥感科学研究动态
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