An analysis of simulated wet deposition of mercury from the North American Mercury Model Intercomparison Study
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».