Retrieving of particulate matter from optical measurements: A semiparametric approach
Notice bibliographique
Résumé
The fine particle abundance, i.e., particle matter (PM) concentration, is one of the indicators of air quality and is therefore subject to ground‐based measurements. Complementary satellite aerosol remote sensing techniques provide one with maps of the aerosol optical thickness (AOT), which is sensitive to particle abundance. This paper investigates the problem of retrieving the PM concentration from the AOT, both on daily average values, on the basis of a large data set where data from the air quality networks are combined with ground‐based measurements of the AOTs. It is found that a linear model fails at explaining the data well but that the performance may be significantly improved when such a linear relationship is conditioned on auxiliary parameters, mainly meteorological variables. The proposed model is expressed as an additive varying coefficient model (AVCM), which is defined as a linear model where the coefficients are additive functions of the auxiliary parameters. The model is represented using penalized smoothing splines, allowing for a proper control of the overall number of degrees of freedom via multiple smoothness parameters selection. The methodology is applied to data collected around Lille (France). The PM 10 concentrations are retrieved with an average uncertainty of less than 20%, leading to a correlation coefficient of 0.87 between fitted and expected PM 10 .
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».