Top-down lightning NO emissions over Africa based on TROPOMI data

The top-down emissions are inferred from an inverse modelling scheme built on the chemistry-transport model MAGRITTEv1.1 and its adjoint (Müller et al., 2019; Bauwens et al., 2016; Müller and Stavrakou, 2005), constrained by TROPOMI NO2 (van Geffen et al., 2022) and HCHO (De Smedt et al., 2018) column data through a joint inversion.

This accounts for the intricate interplay between NOx and VOCs through the chemical feedbacks of the HOx-NOx-VOC system, by relying on a concomitant use of HCHO and NO2 satellite observations in order to simultaneously optimize both VOC and NOx emissions (Opacka et al., 2025).

本研究基于化学传输模型（chemistry-transport model）MAGRITTEv1.1及其伴随模式构建反演框架，通过联合反演手段，以TROPOMI观测的NO2柱总量数据（van Geffen等，2022）与HCHO柱总量数据（De Smedt等，2018）作为约束条件，反演得到自上而下排放通量，相关模型与方法参考文献包括Müller等（2019）、Bauwens等（2016）以及Müller与Stavrakou（2005）。
该反演框架依托氢氧自由基（HOx）-氮氧化物（NOx）-挥发性有机化合物（VOCs）体系的化学反馈机制，协同利用卫星观测的HCHO与NO2数据同步优化挥发性有机化合物与氮氧化物排放，从而完整刻画了二者之间的复杂相互作用过程（Opacka等，2025）。