Novel application of satellite and in-situ measurements to map surface-level NO <sub>2</sub> in the Great Lakes region
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Ozone Monitoring Instrument (OMI) tropospheric NO2 vertical column density data were used in conjunction with in-situ NO2 concentrations collected by permanently installed monitoring stations to infer 24 h surface-level NO2 concentrations at 0.1° (~11 km) resolution. The region examined included rural and suburban areas, and the highly industrialised area of Windsor, Ontario, which is situated directly across the US-Canada border from Detroit, MI. Photolytic NO2 monitors were collocated with standard NO2 monitors to provide qualitative data regarding NOz interference during the campaign. The accuracy of the OMI-inferred concentrations was tested using two-week integrative NO2 measurements collected with passive monitors at 18 locations, approximating a 15 km grid across the region, for 7 consecutive two-week periods. When compared with these passive results, satellite-inferred concentrations showed an 18% positive bias. The correlation of the passive monitor and OMI-inferred concentrations (R=0.69, n=115) was stronger than that for the passive monitor concentrations and OMI column densities (R=0.52), indicating that using a sparse network of monitoring sites to estimate concentrations improves the direct utility of the OMI observations. OMI-inferred concentrations were then calculated for four years to show an overall declining trend in surface NO2 concentrations in the region. Additionally, by separating OMI-inferred surface concentrations by wind direction, clear patterns in emissions and affected down-wind regions, in particular around the US-Canada border, were revealed.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».