Evaluation of a regional air quality forecast model for tropospheric NO <sub>2</sub> columns using the OMI/Aura satellite tropospheric NO <sub>2</sub> product
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Results from a regional air quality forecast model, AIRPACT-3, are compared to OMI tropospheric NO2 integrated column densities for an 18 month period over the Pacific Northwest. AIRPACT column densities are well correlated (r=0.75) to cloud-free (<35%) retrievals of tropospheric NO2 for monthly averages without wildfires, but are poorly correlated (r=0.21) with significant model over-predictions for months with wildfires when OMI and AIRPACT are compared over the entire domain. AIRPACT predicts higher NO2 in some northwestern US urban areas, and lower NO2 in the Vancouver, BC urban area, when compared to OMI. Model results are spatially averaged to the daily OMI swath. The Dutch KNMI (DOMINO) and NASA (Standard Product) retrievals of tropospheric NO2 from OMI (Collection-3) are compared. The NASA product is shown to be significantly different than the KNMI tropospheric NO2 product. The average difference in tropospheric columns, after applying the averaging kernels of the respective products to the model results, is shown to be larger in the summer (±50%) than winter (±20%).
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».