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Enregistrement W2027820683 · doi:10.5194/gmd-6-791-2013

Evaluating the capability of regional-scale air quality models to capture the vertical distribution of pollutants

2013· article· en· W2027820683 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueGeoscientific model development · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesElectric Power Research InstituteMinistero dello Sviluppo EconomicoU.S. Environmental Protection Agency
Mots-clésEnvironmental scienceAir quality indexTroposphereMeteorologyAtmospheric sciencesPlanetary boundary layerOzoneRelative humidityChemical transport modelBoundary layerTropospheric ozoneScale (ratio)ClimatologyGeographyPhysicsGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. This study is conducted in the framework of the Air Quality Modelling Evaluation International Initiative (AQMEII) and aims at the operational evaluation of an ensemble of 12 regional-scale chemical transport models used to predict air quality over the North American (NA) and European (EU) continents for 2006. The modelled concentrations of ozone and CO, along with the meteorological fields of wind speed (WS) and direction (WD), temperature (T), and relative humidity (RH), are compared against high-quality in-flight measurements collected by instrumented commercial aircraft as part of the Measurements of OZone, water vapour, carbon monoxide and nitrogen oxides by Airbus In-service airCraft (MOZAIC) programme. The evaluation is carried out for five model domains positioned around four major airports in NA (Portland, Philadelphia, Atlanta, and Dallas) and one in Europe (Frankfurt), from the surface to 8.5 km. We compare mean vertical profiles of modelled and measured variables for all airports to compute error and variability statistics, perform analysis of altitudinal error correlation, and examine the seasonal error distribution for ozone, including an estimation of the bias introduced by the lateral boundary conditions (BCs). The results indicate that model performance is highly dependent on the variable, location, season, and height (e.g. surface, planetary boundary layer (PBL) or free troposphere) being analysed. While model performance for T is satisfactory at all sites (correlation coefficient in excess of 0.90 and fractional bias ≤ 0.01 K), WS is not replicated as well within the PBL (exhibiting a positive bias in the first 100 m and also underestimating observed variability), while above 1000 m, the model performance improves (correlation coefficient often above 0.9). The WD at NA airports is found to be biased in the PBL, primarily due to an overestimation of westerly winds. RH is modelled well within the PBL, but in the free troposphere large discrepancies among models are observed, especially in EU. CO mixing ratios show the largest range of modelled-to-observed standard deviations of all the examined species at all heights and for all airports. Correlation coefficients for CO are typically below 0.6 for all sites and heights, and large errors are present at all heights, particularly in the first 250 m. Model performance for ozone in the PBL is generally good, with both bias and error within 20%. Profiles of ozone mixing ratios depend strongly on surface processes, revealed by the sharp gradient in the first 2 km (10 to 20 ppb km−1). Modelled ozone in winter is biased low at all locations in the NA, primarily due to an underestimation of ozone from the BCs. Most of the model error in the PBL is due to surface processes (emissions, transport, photochemistry), while errors originating aloft appear to have relatively limited impact on model performance at the surface. Suggestions for future work include interpretation of the model-to-model variability and common sources of model bias, and linking CO and ozone bias to the bias in the meteorological fields. Based on the results from this study, we suggest possible in-depth, process-oriented and diagnostic investigations to be carried out next.

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.

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)0,004
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,419
Score d'incertitude au seuil0,481

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,150
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,205 · 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