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Enregistrement W2162982697 · doi:10.1029/2002jd003179

Global monitoring of air pollution over land from the Earth Observing System‐Terra Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS)

2003· article· en· W2162982697 sur OpenAlexaboutno aff
D. A. Chu, Yoram J. Kaufman, Giuseppe Zibordi, J. Chern, Jietai Mao, Chengcai Li, B. N. Holben

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Atmospheres · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric aerosols and clouds
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAERONETAerosolModerate-resolution imaging spectroradiometerEnvironmental scienceClimatologyParticulatesPollutionSpectroradiometerPrecipitationAngstrom exponentSatelliteAir pollutionAir quality indexHYSPLITAtmospheric sciencesMeteorologyGeographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) measurements (7 channels: 0.47–2.1 μm, 250–500 m resolutions) provide us with new insights into the characteristics of global aerosols. MODIS retrieves not only aerosol loading but also the fraction of fine mode particle. In this paper we demonstrate MODIS capability for use in monitoring global, regional, and local air pollution. Three case studies in northern Italy, Los Angeles, and Beijing showed the conclusive results of applying MODIS‐derived aerosol optical depths (τa) to regional and local air pollution in terms of accuracy (Δτa = ±0.05 ± 0.2τa) and spatial sensitivity of the retrievals. Under stagnant condition, accumulated aerosol abundance can reach τa > 1 (at 0.55 μm) before being removed by wind or precipitation. The correlation found between Aerosol Robotic Network (AERONET) daily averaged τa and 24‐hour PM10 (particulate matter with diameter <10 μm) concentration (μg/m3) in northern Italy is encouraging with correlation coefficient ∼0.82. The derivation of PM concentration from satellite measurements may be possible once we know the detailed aerosol vertical distribution. To compare aerosol loading in different regions of the globe, we choose the two most populated regions (eastern China and India) and the two most industrialized regions (the eastern United States/Canada and western Europe). The time series of MODIS monthly mean τa from July 2000 to May 2001 depicts a strong seasonal variation with maxima in the spring/summer and minima in the winter. The clear separation between (1) the eastern United States/Canada and western Europe and (2) eastern China and India shows that the τa values in (2) are 50% to 2–3 times higher compared to those in (1). The enhancements of aerosol loading were due to smoke as originated from Montana/Idaho forest fires transported to the eastern United States in late August 2000 and dust outbreaks from Taklimakan and Gobi Deserts to eastern China as well as smoke from Southeast Asia to southern China in February–April 2001.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,264 · 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'étudeObservationnel
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

Citations612
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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