The North American Mercury Model Intercomparison Study (NAMMIS): Study description and model‐to‐model comparisons
Notice bibliographique
Résumé
An atmospheric mercury model intercomparison study has been conducted to compare three regional‐scale atmospheric mercury models, CMAQ, REMSAD, and TEAM, in a tightly constrained testing environment with a focus on North America. Each of these models used the same horizontal modeling grid, pollutant emission information, modeled meteorology, and boundary conditions to the greatest extent practical. Three global‐scale atmospheric mercury models were applied to define three separate initial condition and boundary condition (IC/BC) data sets for elemental mercury, reactive gaseous mercury, and particulate mercury air concentrations for use by the regional‐scale models. The monthly average boundary concentrations of some mercury species simulated by the global models were found to vary by more than a factor of 10, especially at high altitudes. CMAQ, REMSAD, and TEAM were each applied three times, once for each IC/BC data set, to simulate atmospheric mercury transport and deposition during 2001. This paper describes the study design and shows qualitative model‐to‐model comparisons of simulation results on an annual basis. The air concentration patterns for mercury simulated by the regional‐scale models showed significant differences even when the same IC/BC data set was used. Simulated wet deposition of mercury was strongly influenced by the shared precipitation data, but differences of over 50% were still apparent. Simulated dry deposition of mercury was found to vary between the regional‐scale models by nearly a factor of 10 in some locations. Further analysis is underway to perform statistical comparisons of simulated and observed mercury wet deposition using weekly and annual sample integration periods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».