Estimates of black carbon emissions in the western United States using the GEOS-Chem adjoint model
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. We estimate black carbon (BC) emissions in the western United States for July–September 2006 by inverting surface BC concentrations from the Interagency Monitoring of Protected Visual Environments (IMPROVE) network using a global chemical transport model (GEOS-Chem) and its adjoint. Our best estimate of the BC emissions is 49.9 Gg at 2° × 2.5° (a factor of 2.1 increase) and 47.3 Gg at 0.5° × 0.667° (1.9 times increase). Model results now capture the observed major fire episodes with substantial bias reductions (~ 35 % at 2° × 2.5° and ~ 15 % at 0.5° × 0.667°). The emissions are ~ 20–50 % larger than those from our earlier analytical inversions (Mao et al., 2014). The discrepancy is especially drastic in the partitioning of anthropogenic versus biomass burning emissions. The August biomass burning BC emissions are 4.6–6.5 Gg and anthropogenic BC emissions 8.6–12.8 Gg, varying with the model resolution, error specifications, and subsets of observations used. On average both anthropogenic and biomass burning emissions in the adjoint inversions increase 2-fold relative to the respective {a priori} emissions, in distinct contrast to the halving of the anthropogenic and tripling of the biomass burning emissions in the analytical inversions. We attribute these discrepancies to the inability of the adjoint inversion system, with limited spatiotemporal coverage of the IMPROVE observations, to effectively distinguish collocated anthropogenic and biomass burning emissions on model grid scales. This calls for concurrent measurements of other tracers of biomass burning and fossil fuel combustion (e.g., carbon monoxide and carbon isotopes). We find that the adjoint inversion system as is has sufficient information content to constrain the total emissions of BC on the model grid scales.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».