Evaluation of the GEM-AQ model in the context of the AQMEII Phase 1 project
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. In the scope of the AQMEII Phase 1 project the GEM-AQ model was run over Europe for the year 2006. The modelling domain was defined using a global variable resolution grid with a rotated equator and uniform resolution of 0.2° × 0.2° over the European continent. Spatial distribution and temporal variability of the GEM-AQ model results were analysed for surface ozone and PM10 concentrations. Model results were compared with measurements available in the ENSEMBLE database. Statistical measures were used to evaluate performance of the GEM-AQ model. The mean bias error, the mean absolute gross error and the Pearson correlation coefficient were calculated for the maximum 8 h running average ozone concentrations and daily mean PM10 concentrations. The GEM-AQ model performance was characterized for station types, European climatic regions and seasons. The best performance for ozone was obtained at suburban stations, and the worst performance was obtained for rural stations where the model tends to underestimate. The best results for PM10 were calculated for urban stations, while over most of Europe concentrations at rural sites were too high. Discrepancies between modelled and observed concentrations were discussed in the context of emission data uncertainty as well as the impact of large-scale dynamics and circulation of air masses. Presented analyses suggest that interpretation of modelling results is enhanced when regional climate characteristics are taken into consideration.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».