MG
M. George
Author with expertise in Global Methane Emissions and Impacts
Achievements
Cited Author
Open Access Advocate
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
4
(75% Open Access)
Cited by:
1,835
h-index:
21
/
i10-index:
28
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
0

The MACC reanalysis: an 8 yr data set of atmospheric composition

Antje Inness et al.Apr 18, 2013
Abstract. An eight-year long reanalysis of atmospheric composition data covering the period 2003–2010 was constructed as part of the FP7-funded Monitoring Atmospheric Composition and Climate project by assimilating satellite data into a global model and data assimilation system. This reanalysis provides fields of chemically reactive gases, namely carbon monoxide, ozone, nitrogen oxides, and formaldehyde, as well as aerosols and greenhouse gases globally at a horizontal resolution of about 80 km for both the troposphere and the stratosphere. This paper describes the assimilation system for the reactive gases and presents validation results for the reactive gas analysis fields to document the data set and to give a first indication of its quality. Tropospheric CO values from the MACC reanalysis are on average 10–20% lower than routine observations from commercial aircrafts over airports through most of the troposphere, and have larger negative biases in the boundary layer at urban sites affected by air pollution, possibly due to an underestimation of CO or precursor emissions. Stratospheric ozone fields from the MACC reanalysis agree with ozonesondes and ACE-FTS data to within ±10% in most seasons and regions. In the troposphere the reanalysis shows biases of −5% to +10% with respect to ozonesondes and aircraft data in the extratropics, but has larger negative biases in the tropics. Area-averaged total column ozone agrees with ozone fields from a multi-sensor reanalysis data set to within a few percent. NO2 fields from the reanalysis show the right seasonality over polluted urban areas of the NH and over tropical biomass burning areas, but underestimate wintertime NO2 maxima over anthropogenic pollution regions and overestimate NO2 in northern and southern Africa during the tropical biomass burning seasons. Tropospheric HCHO is well simulated in the MACC reanalysis even though no satellite data are assimilated. It shows good agreement with independent SCIAMACHY retrievals over regions dominated by biogenic emissions with some anthropogenic input, such as the eastern US and China, and also over African regions influenced by biogenic sources and biomass burning.
0
Paper
Citation491
0
Save
0

Decadal record of satellite carbon monoxide observations

H. Worden et al.Jan 22, 2013
Abstract. Atmospheric carbon monoxide (CO) distributions are controlled by anthropogenic emissions, biomass burning, transport and oxidation by reaction with the hydroxyl radical (OH). Quantifying trends in CO is therefore important for understanding changes related to all of these contributions. Here we present a comprehensive record of satellite observations from 2000 through 2011 of total column CO using the available measurements from nadir-viewing thermal infrared instruments: MOPITT, AIRS, TES and IASI. We examine trends for CO in the Northern and Southern Hemispheres along with regional trends for Eastern China, Eastern USA, Europe and India. We find that all the satellite observations are consistent with a modest decreasing trend ~ −1 % yr−1 in total column CO over the Northern Hemisphere for this time period and a less significant, but still decreasing trend in the Southern Hemisphere. Although decreasing trends in the United States and Europe have been observed from surface CO measurements, we also find a decrease in CO over E. China that, to our knowledge, has not been reported previously. Some of the interannual variability in the observations can be explained by global fire emissions, but the overall decrease needs further study to understand the implications for changes in anthropogenic emissions.
0
Paper
Citation240
0
Save