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Enregistrement W2007569292 · doi:10.1029/2008jd011224

An analysis of simulated wet deposition of mercury from the North American Mercury Model Intercomparison Study

2009· article· en· W2007569292 sur OpenAlexaff
O. Russell Bullock, Dwight Atkinson, Thomas Braverman, Kevin Civerolo, Ashu Dastoor, Didier Davignon, Jia‐Yeong Ku, Kristen Lohman, Thomas C. Myers, Rokjin J. Park, Christian Seigneur, Noelle E. Selin, Gopal Sistla, Krish Vijayaraghavan

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Atmospheres · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaAir Canada
Organismes subventionnairesGoddard Space Flight CenterOffice of Research and DevelopmentU.S. Environmental Protection Agency
Mots-clésMercury (programming language)CMAQEnvironmental scienceDeposition (geology)Atmospheric sciencesMERCUREMeteorologyEnvironmental chemistryAir quality indexChemistryGeologyAnalytical Chemistry (journal)Geography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A previous intercomparison of atmospheric mercury models in North America has been extended to compare simulated and observed wet deposition of mercury. Three regional‐scale atmospheric mercury models were tested: the Community Multiscale Air Quality (CMAQ) model, the Regional Modeling System for Aerosols and Deposition (REMSAD), and the Trace Element Analysis Model (TEAM). These models were each employed using three sets of lateral boundary conditions to test their sensitivity to intercontinental transport of mercury. The same meteorological and pollutant emission data were used in each simulation. Observations of wet deposition were obtained from the National Atmospheric Deposition Program's Mercury Deposition Network. The regional models can explain 50–70% of the site‐to‐site variance in annual mercury wet deposition. CMAQ was found to have slightly superior agreement with observations of annual mercury deposition flux in terms of the mean value for all monitoring sites, but REMSAD showed the best correlation when measured by the coefficient of determination ( r 2 ). With the exception of one CMAQ simulation, all of the models tended to simulate more wet deposition of mercury than was observed. TEAM exceeded the observed average annual wet deposition by 50% or more in all three of its simulations. CMAQ and REMSAD were better able to reproduce the observed seasonal distribution of mercury wet deposition than was TEAM, but TEAM showed the highest correlation for weekly wet deposition samples. An analysis of model accuracy at each observation site showed no obvious geographic patterns for correlation, bias, or error. Adjusting simulated mercury deposition on the basis of the difference between observed and simulated precipitation data improved the correlation and error scores for all of the models.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,108
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,326 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations65
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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