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Estimation of NO2 emission strengths over Riyadh and Madrid from space from a combination of wind-assigned anomalies and a machine learning technique

Tu, Qiansi 1; Hase, Frank 1; Chen, Zihan 2,3; Schneider, Matthias 1; García, Omaira; Khosrawi, Farahnaz 1; Chen, Shuo; Blumenstock, Thomas ORCID iD icon 1; Liu, Fang; Qin, Kai; Cohen, Jason; He, Qin; Lin, Song; Jiang, Hongyan; Fang, Dianjun
1 Institut für Meteorologie und Klimaforschung Atmosphärische Spurengase und Fernerkundung (IMKASF), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
2 Fakultät für Informatik (INFORMATIK), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
3 Karlsruher Institut für Technologie (KIT)

Abstract:

Nitrogen dioxide (NO2) air pollution provides valuable information for quantifying NOx (NOx = NO +NO2) emissions and exposures. This study presents a comprehensive method to estimate average tropospheric NO2emission strengths derived from 4-year (May 2018–June 2022) TROPOspheric Monitoring Instrument (TROPOMI) observations by combining a wind-assigned anomaly approach and a machine learning (ML) method, the so-called gradient descent algorithm. This combined approach is firstly applied to the Saudi Arabian capital city of Riyadh, as a test site, and yields a total emission rate of 1.09×1026 molec. s−1. The ML-trained anomalies fit very well with the wind-assigned anomalies, with an R2 value of 1.0 and a slope of 0.99. Hotspots of NO2 emissions are apparent at several sites: over a cement plant and power plants as well as over areas along highways. Using the same approach, an emission rate of 1.99×1025 molec. s−1 is estimated in the Madrid metropolitan area, Spain. Both the estimate and spatial pattern are comparable with the Copernicus Atmosphere Monitoring Service (CAMS) inventory.

Weekly variations in NO2emission are highly related to anthropogenic activities, such as the transport sector. ... mehr

Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Meteorologie und Klimaforschung Atmosphärische Spurengase und Fernerkundung (IMKASF)
Publikationstyp Zeitschriftenaufsatz
Publikationsjahr 2023
Sprache Englisch
Identifikator ISSN: 1867-1381, 1867-8548
KITopen-ID: 1000159066
HGF-Programm 12.11.13 (POF IV, LK 01) Long-term trends of global atmospheric composition
Erschienen in Atmospheric Measurement Techniques
Verlag Copernicus Publications
Band 16
Heft 8
Seiten 2237–2262
Bemerkung zur Veröffentlichung Gefördert durch den KIT-Publikationsfonds
Vorab online veröffentlicht am 26.04.2023
Nachgewiesen in Web of Science
Dimensions
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Globale Ziele für nachhaltige Entwicklung Ziel 11 – Nachhaltige Städte und Gemeinden

Verlagsausgabe §
DOI: 10.5445/IR/1000159066
Veröffentlicht am 19.06.2023
Originalveröffentlichung
DOI: 10.5194/amt-16-2237-2023
Scopus
Zitationen: 1
Dimensions
Zitationen: 2
Seitenaufrufe: 87
seit 19.06.2023
Downloads: 13
seit 25.06.2023
Cover der Publikation
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