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ديناميات CO 2 في الغلاف الجوي في مدينة ساحلية ضخمة: أنماط مكانية زمنية، تأثيرات نسيم البحر والبر، وتقسيم الانبعاثات البشرية والبيولوجية
Atmospheric CO 2 dynamics in a coastal megacity: spatiotemporal patterns, sea–land breeze impacts, and anthropogenic–biogenic emission partitioning2026 | المؤلف: Jinwen Zhang وآخرون | المجلة: Atmospheric chemistry and physics | المجال: التغيرات الكوكبية والعالمية (Global and Planetary Change)تبحث هذه الدراسة في ديناميات انبعاثات ثاني أكسيد الكربون (CO₂) في غوانغتشو، مدينة ساحلية ضخمة، من يناير 2023 إلى سبتمبر 2024. تستخدم الدراسة قياسات في الموقع من عدة مواقع لثاني أكسيد الكربون وأول أكسيد الكربون (CO)، إلى جانب تحليل النقل وعلاقة CO/CO₂ المحددة للموقع، للتفريق بين انبعاثات الوقود الأحفوري (CO₂₍ₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓ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تحسين تقدير التغيرات اليومية في ارتفاع طبقة الحدود القريبة العالمية من خلال نهج هجين لتعلم النقل
Improved estimation of diurnal variations in near-global PBLH through a hybrid WCT and transfer learning approach2026 | المؤلف: Yarong Li وآخرون | المجلة: Atmospheric measurement techniques | المجال: علوم الغلاف الجوي (Atmospheric Science)تتناول هذه الدراسة التحديات المتعلقة بتقدير التغيرات اليومية في ارتفاع طبقة الحدود الكوكبية (PBLH) على نطاق واسع، والتي تعتبر حاسمة لفهم ديناميات الطقس والمناخ. يقترح المؤلفون إطار عمل للتعلم العميق يستخدم شبكة عصبية متبقية معززة بالاهتمام لتعزيز استرجاع PBLH من ملفات الليزر القريبة من العالمية التي تم الحصول عليها من نظام نقل السحب والهباء الجوي…
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نموذج تعلم آلي موجه بواسطة الديناميكا الحرارية لتوقع ارتفاع طبقة الحدود الحملية وتطبيقاته المتعددة المواقع
Thermodynamics-guided machine learning model for predicting convective boundary layer height and its multi-site applicability2026 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: Atmospheric chemistry and physics | المجال: علوم الغلاف الجوي (Atmospheric Science)تقدم هذه الدراسة إطار عمل جديد للذكاء الاصطناعي الآلي (Auto-ML) للتنبؤ بارتفاع طبقة الحدود الحملية (CBLH)، مع التركيز على دمج القيود الديناميكية الحرارية والدورة اليومية كأدلة فيزيائية ضمنية. من خلال استخدام TPOT وAutoKeras لاختيار النموذج الأمثل، يعزز الإطار الكفاءة وقابلية التكرار في تطوير النماذج. تم التحقق من صحة النماذج مقابل بيانات CBLH المستمدة من الليدار…
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اتجاهات نطاق درجة الحرارة اليومية التاريخية تقيد توقعات المناخ المستقبلية
Historical diurnal temperature range trends constrain future climate projections2026 | المؤلف: Anqi Liu وآخرون | المجلة: Communications Earth & Environment | المجال: التغيرات الكوكبية والعالمية (Global and Planetary Change)في أواخر القرن العشرين، تم ملاحظة زيادة درجات حرارة سطح الأرض ليلاً بمعدل يتجاوز معدل درجات الحرارة خلال النهار، مما أدى إلى نطاقات درجة حرارة يومية كبيرة (DTR) وارتفاع غير متوازن. ومع ذلك، فإن توقعات التغيرات المستقبلية في DTR تحت تأثير الاحتباس الحراري العالمي تظهر عدم يقين كبير عبر مختلف محاكيات النماذج الإحصائية المتعددة. تحدد…