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Enregistrement W2118530182 · doi:10.3155/1047-3289.59.10.1130

Remote Sensing of Particulate Pollution from Space: Have We Reached the Promised Land?

2009· article· en· W2118530182 sur OpenAlexaff
George M. Hidy, Jeffrey R. Brook, Judith C. Chow, Mark Green, R.B. Husar, Colin Lee, Richard D. Scheffe, A. Swanson, John G. Watson

Notice bibliographique

RevueJournal of the Air & Waste Management Association · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensUniversity of TorontoEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesNational Oceanic and Atmospheric AdministrationNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésAir quality indexQuality (philosophy)SatelliteEnvironmental scienceAir pollutionIdentification (biology)Computer scienceRemote sensingEnvironmental resource managementSystems engineeringOperations researchMeteorologyEngineeringGeographyAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Critical Review of Hoff and Christopher, along with the discussants, provides an important perspective on the interface between satellite measurement science and air quality observations. A top-down picture of the usefulness of satellite observations in terms of air quality regulatory and technical support requirements can be summarized. The air quality requirements are (1) determination of compliance with the ambient air quality standards, (2) inference of human and ecosystem exposure, (3) identification of intra- and intercontinental events relevant to EE, (4) establishment of trends in ambient concentrations relevant to accountability, (5) regulatory and forecast model applications, and (6) extension of fundamental knowledge relevant to air quality. Each of these topics is important to air quality management, and each has detailed technical issues associated with spatial and temporal resolution, accuracy, and precision, etc. In any case, one can summarize the broad capabilities of measurement systems to address these requirements as listed in Table 1. From this rather superficial summary table, investigators should be encouraged to forward increased interaction between the various measurement communities and to facilitate the utility of a comprehensive portfolio of measurements and adjunct analyses for improved air quality applications. The Critical Review has done much to educate air quality scientists on the possibilities for using satellite remote sensing for various purposes. However, space scientists also need a better education on air quality science. Recently published reviews on PM air quality measurements are available that complement the Hoff-Christopher paper on this topic. The need for greater collaboration of air quality and space scientists is evident in an article published in the July issue of the journal. Al-Hamdan et al. provide an interesting and useful analysis of relationships between surface air quality and space-based satellite AOD to estimate human exposure. They obtain mostly urban PM data from EPA's Air Quality System (AQS), but they neglect the potentially more useful PM2.5 and chemical speciation data from the nonurban Interagency Monitoring of Protected Visual Environments (IMPROVE) and the Southeastern Aerosol Research and Characterization (SEARCH) networks. They correlate PM2.5 mass with optical depth, although visibility assessments show that light extinction is better represented by a weighted sum of PM2.5 sulfate, nitrate, organic carbon, elemental carbon, and soil dust. Their comparison of hourly measurements with filter measurements does not specify the source of the hourly values as TEOM or BAM. Spatial outliers for ground-level measurements are removed to improve the correlation of PM2.5 with AOD, although these "outliers" are probably real values that relate to human exposure or a nearby source effect. The point here is not to overly criticize a good publication that will be highly cited. The intent is to demonstrate the value of air quality and space scientists working together more closely on this topic. This is something the review authors alluded to in their review, but if, as they concluded, the "promised land" has not been reached, then perhaps it is an appropriate time for the atmospheric community to ask, "Can near-term satellite observations play a role in characterizing broad-based (outdoor) exposure to pollutants and consequently influence public health improvement?" and, if so, then, "What comprehensive, integrated system is needed if satellite observations are to be used together with ground-based observations and modeling to continue improving air quality management options?"

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0030,009
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0060,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,242 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations56
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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