MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2135832014 · doi:10.5194/amt-7-3399-2014

Verification and application of the extended spectral deconvolution algorithm (SDA+) methodology to estimate aerosol fine and coarse mode extinction coefficients in the marine boundary layer

2014· article· en· W2135832014 sur OpenAlexaff
Kathleen C. Kaku, Jeffrey S. Reid, Norman T. O’Neill, Patricia K. Quinn, D. J. Coffman, T. F. Eck

Notice bibliographique

RevueAtmospheric measurement techniques · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric aerosols and clouds
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesClimate Program OfficeOffice of Naval ResearchNational Oceanic and Atmospheric AdministrationNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésAERONETAerosolNephelometerDeconvolutionExtinction (optical mineralogy)Remote sensingEnvironmental scienceSun photometerSingle-scattering albedoAlgorithmMode (computer interface)Angstrom exponentMeteorologyScatteringComputer sciencePhysicsOpticsLight scatteringGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. The spectral deconvolution algorithm (SDA) and SDA+ (extended SDA) methodologies can be employed to separate the fine and coarse mode extinction coefficients from measured total aerosol extinction coefficients, but their common use is currently limited to AERONET (AErosol RObotic NETwork) aerosol optical depth (AOD). Here we provide the verification of the SDA+ methodology on a non-AERONET aerosol product, by applying it to fine and coarse mode nephelometer and particle soot absorption photometer (PSAP) data sets collected in the marine boundary layer. Using data sets collected on research vessels by NOAA-PMEL(National Oceanic and Atmospheric Administration – Pacific Marine Environmental Laboratory), we demonstrate that with accurate input, SDA+ is able to predict the fine and coarse mode scattering and extinction coefficient partition in global data sets representing a range of aerosol regimes. However, in low-extinction regimes commonly found in the clean marine boundary layer, SDA+ output accuracy is sensitive to instrumental calibration errors. This work was extended to the calculation of coarse and fine mode scattering coefficients with similar success. This effort not only verifies the application of the SDA+ method to in situ data, but by inference verifies the method as a whole for a host of applications, including AERONET. Study results open the door to much more extensive use of nephelometers and PSAPs, with the ability to calculate fine and coarse mode scattering and extinction coefficients in field campaigns that do not have the resources to explicitly measure these values.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,260 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations32
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAtmospheric measurement techniquesMême sujetAtmospheric aerosols and cloudsTravaux en français237 207