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Enregistrement W2017625263 · doi:10.1117/12.735284

Dependence of erythemally weighted UV radiation on geographical parameters in the United States

2007· article· en· W2017625263 sur OpenAlexaboutno aff
Y. F. Wang, Wei Gao, John M. Davis, Becky Olson, George Janson, James R. Slusser

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric Ozone and Climate
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceHazeLatitudeUltraviolet radiationMeteorologyAltitude (triangle)SatelliteSunriseAtmospheric sciencesRemote sensingGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The relationship between solar ultraviolet (UV) radiation reaching the Earth's surface and geographical parameters is helpful in estimating the spatial distribution of UV radiation, which provides useful information to evaluate the potential impacts of enhanced UV levels on human health, agriculture, environment, and ecosystems for sustainable development. Measurements of erythemally weighted UV radiation at the sites of the United States Department of Agriculture UV-B Monitoring and Research Program (UVBMRP) monitoring network were analyzed to investigate the geographical distribution and seasonal variations. Twenty nine observation sites, which had continuous measurements during the recent six years, are selected for this study; twenty seven of them are distributed in the United States, including one in Hawaii and one in Alaska, and two of them are located in Canada along the United States border. The measurements were taken using the Yankee Environmental Systems Inc. (YES) UVB-1 ultraviolet pyranometer. This work focuses the data from the recent six years of 2001-2006 and the measurements during summer months (June-August) are emphasized. For each day, the measurements are integrated from sunrise to sunset to produce the daily UV dosage, which is then averaged for different seasons or for the whole year over the six years to generate the average daily UV dosage. A multivariable regression technique is exploited to characterize the dependence of UV dosages on geographical parameters, including latitude and altitude. The results show that, although there are many factors, such as clouds, ozone, aerosols, air pollutants, and haze, that affect the UV radiation intensity at a location, the latitude and altitude of the site are the primary factors that regulate the average daily UV dosage. On average over the last six years in the United States, more than 95% of the variability in averaged daily UV dosages can be explained by the latitude and altitude. Longitude is not statistically significant in predicting UV irradiance. Nonlinear relationships can be statistically established between averaged daily UV dosage and latitude and altitude. The effects of latitude on UV radiation are much more significant than the altitude. The average daily UV dosages decrease exponentially with the latitude. While an increase of one degree in latitude may lead to a decrease of more than 350 Jm-2day-1 in the averaged daily dosage in the low latitudes, the decrease is around 100 Jm-2day-1 in the mid latitudes and less than 50 Jm-2day-1 in the high latitudes. The averaged daily UV dosage increases with altitude almost linearly until up to 1500 meters. Then it increases gradually and no significant increases can be detected above 2600 meters. Although the regression against latitude and altitude is statistically highly significant, notable deviations from the regression predictions are observed in the lower and mid latitudes and lower altitudes. These discrepancies are most likely due to the intense anthropogenic activities and natural events occurring in this area, including natural fire, industrial production, driving, and farming. These locally dependent activities will generate more UV absorbers into the air.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,079

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,206 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations4
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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