MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2025374701 · doi:10.5194/acp-15-5243-2015

Gas and aerosol carbon in California: comparison of measurements and model predictions in Pasadena and Bakersfield

2015· article· en· W2025374701 sur OpenAlexaff
Kirk R. Baker, Annmarie G. Carlton, Tadeusz E. Kleindienst, John H. Offenberg, M. R. Beaver, Drew R. Gentner, Allen H. Goldstein, Patrick L. Hayes, J. L. Jiménez, J. B. Gilman, J. A. de Gouw, Matthew Woody, Havala O. T. Pye, James T. Kelly, Michael Lewandowski, Mohammed Jaoui, P. S. Stevens, W. H. Brune, Ying‐Hsuan Lin, Caitlin L. Rubitschun, Jason D. Surratt

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesOffice of Research and Development
Mots-clésIsopreneCMAQCarbon fibersAerosolChemistryEnvironmental chemistryParticulatesAtmospheric sciencesAir quality indexEnvironmental scienceOzoneMeteorologyGeologyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Co-located measurements of fine particulate matter (PM2.5) organic carbon (OC), elemental carbon, radiocarbon (14C), speciated volatile organic compounds (VOCs), and OH radicals during the CalNex field campaign provide a unique opportunity to evaluate the Community Multiscale Air Quality (CMAQ) model's representation of organic species from VOCs to particles. Episode average daily 23 h average 14C analysis indicates PM2.5 carbon at Pasadena and Bakersfield during the CalNex field campaign was evenly split between contemporary and fossil origins. CMAQ predicts a higher contemporary carbon fraction than indicated by the 14C analysis at both locations. The model underestimates measured PM2.5 organic carbon at both sites with very little (7% in Pasadena) of the modeled mass represented by secondary production, which contrasts with the ambient-based SOC / OC fraction of 63% at Pasadena. Measurements and predictions of gas-phase anthropogenic species, such as toluene and xylenes, are generally within a factor of 2, but the corresponding SOC tracer (2,3-dihydroxy-4-oxo-pentanoic acid) is systematically underpredicted by more than a factor of 2. Monoterpene VOCs and SOCs are underestimated at both sites. Isoprene is underestimated at Pasadena and overpredicted at Bakersfield and isoprene SOC mass is underestimated at both sites. Systematic model underestimates in SOC mass coupled with reasonable skill (typically within a factor of 2) in predicting hydroxyl radical and VOC gas-phase precursors suggest error(s) in the parameterization of semivolatile gases to form SOC. Yield values (α) applied to semivolatile partitioning species were increased by a factor of 4 in CMAQ for a sensitivity simulation, taking into account recent findings of underestimated yields in chamber experiments due to gas wall losses. This sensitivity resulted in improved model performance for PM2.5 organic carbon at both field study locations and at routine monitor network sites in California. Modeled percent secondary contribution (22% at Pasadena) becomes closer to ambient-based estimates but still contains a higher primary fraction than observed.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,550
Score d'incertitude au seuil0,906

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,203 · 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

Citations62
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAtmospheric chemistry and physicsMême sujetAtmospheric chemistry and aerosolsTravaux en français237 207