КОНЦЕНТРАЦИЯ ТРОПОСФЕРНОГО ОЗОНА НА ТЕРРИТОРИИ РОССИИ В 2023 Г
Optika atmosfery i okeana(2024)
Российский университет дружбы народов им. П. Лумумбы
Abstract
Озон в тропосфере в высоких концентрациях является сильнодействующим ядом и мощным окислителем, крайне негативно воздействующим на биологические объекты и объекты окружающей среды. Поэтому весьма актуально исследование динамики его концентрации во всех регионах планеты. По данным мониторинга рассматривается распределение тропосферного озона на территории России в 2023 г. в приземном слое воздуха, а также его вертикальное распределение по результатам самолетного зондирования. Показано, что во всех пунктах измерений превышались предельно допустимые среднесуточные концентрации, установленные отечественным гигиеническим нормативом: максимальные разовые, среднесуточные и среднегодовые. В связи со сложившейся ситуацией необходимы широкое информирование населения о результатах мониторинга и разработка природоохранных мероприятий по снижению уровня концентрации озона и его прекурсоров в приземном слое воздуха. Результаты работы могут быть полезны специалистам в области физики атмосферы, климатологии, охраны окружающей среды, а также административным органам разных уровней. The relevance of studying the dynamics of ozone concentration is due to the fact that at high concentrations it is a potent poison and a powerful oxidizer that extremely negatively impacts both biological objects and the environment. Based on the monitoring data, the paper examines the distribution of tropospheric ozone in Russia in 2023 in the surface air layer, as well as its vertical distribution based on the results of aircraft sounding. It is shown that the maximum allowable daily average concentrations established by the domestic hygienic standard, maximum single, daily average, and annual average, were exceeded at all measurement points. The current situation necessitates widespread public awareness of the results of monitoring and the development of environmental measures to reduce the concentration of ozone and its precursors in the surface air layer.
MoreTranslated text
求助PDF
上传PDF
View via Publisher
AI Read Science
AI Summary
AI Summary is the key point extracted automatically understanding the full text of the paper, including the background, methods, results, conclusions, icons and other key content, so that you can get the outline of the paper at a glance.
Example
Background
Key content
Introduction
Methods
Results
Related work
Fund
Key content
- Pretraining has recently greatly promoted the development of natural language processing (NLP)
- We show that M6 outperforms the baselines in multimodal downstream tasks, and the large M6 with 10 parameters can reach a better performance
- We propose a method called M6 that is able to process information of multiple modalities and perform both single-modal and cross-modal understanding and generation
- The model is scaled to large model with 10 billion parameters with sophisticated deployment, and the 10 -parameter M6-large is the largest pretrained model in Chinese
- Experimental results show that our proposed M6 outperforms the baseline in a number of downstream tasks concerning both single modality and multiple modalities We will continue the pretraining of extremely large models by increasing data to explore the limit of its performance
Upload PDF to Generate Summary
Must-Reading Tree
Example

Generate MRT to find the research sequence of this paper
Data Disclaimer
The page data are from open Internet sources, cooperative publishers and automatic analysis results through AI technology. We do not make any commitments and guarantees for the validity, accuracy, correctness, reliability, completeness and timeliness of the page data. If you have any questions, please contact us by email: report@aminer.cn
Chat Paper
Summary is being generated by the instructions you defined