Through its important role in the formation of particulate matter, atmospheric ammonia affects air quality and has implications for human health and life expectancy1,2. Excess ammonia in the environment also contributes to the acidification and eutrophication of ecosystems3–5 and to climate change6. Anthropogenic emissions dominate natural ones and mostly originate from agricultural, domestic and industrial activities7. However, the total ammonia budget and the attribution of emissions to specific sources remain highly uncertain across different spatial scales7–9. Here we identify, categorize and quantify the world’s ammonia emission hotspots using a high-resolution map of atmospheric ammonia obtained from almost a decade of daily IASI satellite observations. We report 248 hotspots with diameters smaller than 50 kilometres, which we associate with either a single point source or a cluster of agricultural and industrial point sources—with the exception of one hotspot, which can be traced back to a natural source. The state-of-the-art EDGAR emission inventory10 mostly agrees with satellite-derived emission fluxes within a factor of three for larger regions. However, it does not adequately represent the majority of point sources that we identified and underestimates the emissions of two-thirds of them by at least one order of magnitude. Industrial emitters in particular are often found to be displaced or missing. Our results suggest that it is necessary to completely revisit the emission inventories of anthropogenic ammonia sources and to account for the rapid evolution of such sources over time. This will lead to better health and environmental impact assessments of atmospheric ammonia and the implementation of suitable nitrogen management strategies. Satellite observations reveal over 200 ammonia hotspots associated with agricultural and industrial point sources, which emit much larger quantities of ammonia to the atmosphere than previously thought.

Abstract Nonmethane volatile organic compounds (NMVOCs) emitted in excess from anthropogenic sources significantly contribute to the formation of harmful pollutants, thereby degrading air quality. While satellite measurements have become valuable tools for tracking anthropogenic emitters, they have primarily targeted inorganic species and methane (). This study demonstrates the potential of infrared atmospheric sounding interferometers (IASI) to detect anthropogenic NMVOC point sources on a global scale. Using an advanced oversampling technique, we enhance the spatial resolution of IASI measurements to identify emitters of three major NMVOCs: methanol (OH), acetylene (), and propylene (). These point sources are primarily associated with chemical and petrochemical facilities, coal‐burning activities, metallurgy, pharmaceutical manufacturing sites, and megacities. We also highlight the value of combining IASI measurements of NMVOCs with those of the inorganic species, such as sulfur dioxide () and ammonia (), to aid in the identification of anthropogenic point sources.

Abstract. IASI-A, IASI-B and IASI-C (Infrared Atmospheric Sounding Interferometer) are nadir-looking thermal-infrared sensors which have monitored the atmospheric composition since 2008. Atmospheric carbon monoxide (CO) is retrieved from IASI radiances with two algorithms: the SOftware for a Fast Retrieval of IASI Data (SOFRID) and Fast Optimal Retrievals on Layers for IASI (FORLI). Airborne in situ observations from the In-service Aircraft for a Global Observing System (IAGOS) European research infrastructure have been used to validate IASI CO retrievals. The validation study of IASI CO data performed in 2011 with IAGOS data was limited to two airports (Frankfurt and Windhoek) and 2 years because of the limited sampling at the other IAGOS sites. The extension of the IAGOS infrastructure during the last decade has enabled validation with enough temporal sampling at 33 airports worldwide over the whole IASI-A period (2008–2019). The retrievals provide between 1.5 and 3 independent pieces of information about the CO vertical profile, and we have chosen to validate the surface–600 hPa and 600–200 hPa partial columns in addition to the total column. The ability of the retrievals to capture the CO variabilities is slightly different for the two retrieval algorithms. The correlation coefficients for the time series are generally larger for SOFRID, especially for the total and lower-tropospheric columns, meaning a better representation of the phase of the variability, while the amplitudes of the variations of FORLI are in better agreement with IAGOS in the middle to upper troposphere. On average, SOFRID and FORLI retrievals underestimate the IAGOS total column of CO (TCC) by 8 ± 16 % and 6 ± 14 %, respectively. This global TCC agreement between the algorithms hides significant vertical and geographical differences. In the lower troposphere (surface–600 hPa), the bias is larger for FORLI (−11 ± 27 %) than for SOFRID (−4 ± 24 %). In the middle to upper troposphere, the situation is reversed, with biases of −6 ± 15 % for FORLI and −11 ± 13 % for SOFRID. The largest differences between the retrievals are detected south of 13.5° S (latitude of Bangkok), where SOFRID underestimation is systematically larger for the TCC and the mid- to upper-tropospheric column. North of 40° N (latitude of Philadelphia), FORLI biases are significantly larger than SOFRID ones for the TCC and the lower-tropospheric columns. Our validation results provide users with an overview of the quality of IASI CO retrievals and developers with insights into improving the retrievals in the future.