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Enregistrement W2063376703 · doi:10.1089/ees.2006.0166

Assessment of the Integrated ARPS–CMAQ Modeling System through Simulating PM <sub>10</sub> Concentration in Beijing, China

2008· article· en· W2063376703 sur OpenAlexaff
D.S. Chen, Shuiyuan Cheng, Lei Liu, Ting Lei, X.R. Guo, Xiujuan Zhao

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Engineering Science · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCMAQBeijingEnvironmental scienceMeteorologyAir quality indexTerrainClimatologyMesoscale meteorologyChinaGeographyCartographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, the Advanced Regional Prediction System (ARPS) model was introduced to replace the default weather module in Models-3 Community Multiscale Air Quality (CMAQ) modeling system, to provide a complete meteorological dataset required for urban air quality simulations. The ARPS model was chosen because of its nonhydrostatic dynamics, the generalized terrain-following height vertical coordinate, and the Arakawa-C horizontal grids, which are identical to the ones used in CMAQ, as well as its capabilities of simulating assorted-scale meteorological circulations within a large spectrum (especially at small scales). To assess its performance, the integrated ARPS–CMAQ modeling system was applied to Beijing, China, for simulating its PM10 concentration. The study region was delineated into a two-level nested-grid domain with spatial resolutions of 12 and 4 km, respectively. Three monitoring stations within the urban area of Beijing representing different categories of city function zones were selected to provide measurement data. The months of January 2002, August 2002, January 2004, and September 2004 were used as target months for model performance evaluation through scatter plots and correlation coefficient analysis between the simulated concentrations and observed data. The results show that a satisfactory agreement between modeled and observed data has been reached. The integrated ARPS–CMAQ modeling system was then employed to investigate two PM10 pollution episodes that occurred during the periods of July 5–16 and August 12–19 of 2002, respectively. It was found that the transboundary PM10 contributions from Beijing's surrounding provinces played a leading role in the occurrences of both PM10 pollution episodes. This indicates that, while Beijing needs to take positive steps to reduce its own pollution emissions, much effort should also be placed on demanding more pollution reduction and better environmental performance from its surrounding provinces. This study represents a continuous effort in combining meteorological models with air quality models for providing an integrated scientific modeling tool to city councils for addressing the crucial air quality issues.

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)0,003
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,137
Score d'incertitude au seuil0,273

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,183
Écart entre enseignants0,176 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations16
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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