Air quality modelling, simulation, and computational methods: a review
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this paper is to provide a comprehensive theoretical review with regard to history, existing approaches, recent developments, major research, associated computational methods, and applications of air quality models. A wide range of topics is covered, focusing on sources of air pollution, primary and secondary pollutants, atmospheric chemistry, atmospheric chemical transport models, computer programs for dispersion modelling, online and offline air quality modelling, data assimilation, parallel computing, applications of geographic information system in air quality modelling, air quality index, as well as the use of satellite and remote sensing data in air quality modelling. Each of these elements is comprehensively discussed, covered, and reviewed with respect to various literature and methods related to air quality modelling and applications. Several major commercial and noncommercial dispersion packages are extensively reviewed and detailed advantages and limitations of their applications are highlighted. The paper includes several comparison summaries among various models used in air quality study. Furthermore, the paper provides useful web sites, where readers can obtain further information regarding air quality models and (or) software. Lastly, current generation of air quality models and future directions are also discussed. This paper may serve as a compendium for scientists who work in air quality modelling field. Some topics are generally treated; therefore, the paper may also be used as a reference source by many scientists working with air quality modelling.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».