IDENTIFICATION OF THE ORIGINS OF ELEVATED ATMOSPHERIC MERCURY EPISODES USING A LAGRANGIAN MODELLING SYSTEM
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: We report the application of a receptor-oriented transport model, the Stochastic Time-Inverted Lagrangian Transport (STILT) model, to the interpretation of hourly total gaseous mercury (TGM) concentrations at three monitoring sites in Southern Ontario during four episodes of high TGM. STILT is a Lagrangian modelling system (Lin, J.C. et al. 2003) that simulates the transport of ensembles of air parcels backward in time from an observation point to upstream locations where surface inputs of target species occurred. A complete inventory of anthropogenic and natural mercury sources were used to compute the emissions. The study was initiated by simulating the mercury concentrations in a North American domain using CMAQ-Hg, a regional Eulerian chemical transport model (CTM). The STILT model was applied to several short episodes (usually lasting for 1-4 days) in which the TGM measurements at four air quality measurement stations in Southern Ontario significantly exceeded the predictions of the CTM. The STILT analysis compared the origins of air parcels arriving during the elevated TGM episodes with those of air parcels arriving at proximal times when the measurements and the CTM predictions were both low. The results consist of the STILT–predicted hourly concentrations at the measurement site as well as the surface footprint where the mercury responsible for the episode was emitted. The temporal STILT prediction is in better agreement with the measured time series than that of CMAQ-Hg. We believe this is partly due to the superior ability of STILT to capture near-field influences and partly due to the spatial averaging inherent in Eulerian modelling. Also, the predicted footprint locations were reasonable, coinciding with known locations of large mercury sources during the high episodes and with cleaner areas otherwise. 1.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».