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Enregistrement W2170564494 · doi:10.1029/2003jd003558

Springtime trans‐Pacific atmospheric transport from east Asia: A transit‐time probability density function approach

2003· article· en· W2170564494 sur OpenAlexaff
Mark Holzer, Ian G. McKendry, Dan Jaffe

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Atmospheres · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensLangara CollegeUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTroposphereEnvironmental scienceAtmosphere (unit)AdvectionAir mass (solar energy)Chemical transport modelAtmospheric sciencesProbability density functionClimatologyAerosolRange (aeronautics)MeteorologyGeographyGeologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The atmosphere is known to episodically transport dust, aerosols, and gaseous pollutants from industrialized east Asia, the Gobi desert, and Siberian wild fires to western North America. We give a novel characterization of the climatological springtime transport from these regions and of the probability of transport “events,” that is, long‐range transport of high concentrations with minimal dispersion. Our primary transport diagnostic is the transit‐time probability density function (pdf), , which is a tracer‐independent measure of the flow that allows us to isolate the role of transport from other factors such as source variability and chemistry. The pdf approach, unlike typical back‐trajectory analyses, captures transport due to all possible paths and accounts for both resolved advection and subgrid processes. We use a numerical model of the global atmosphere (Model of Atmospheric Transport and Chemistry (MATCH)) driven by National Centers for Environmental Prediction reananlysis data to establish the springtime statistics of daily averages of . A suitably defined average of quantifies the climatological mass fraction of air from the source region per interval of transit times, or ages. Over the North American west coast, this fraction peaks at transit times of ∼8 days in the upper troposphere (∼6 days later at the surface) for the dust and pollution regions and at 12–14 days for the Siberian region. An analysis of the variability of at fixed transit time allows us to identify transport events and to estimate their probability of occurrence. This is illustrated for transport events to the “Pacific Northwest” (PNW) region of North America, defined as (43.8°–53.3°N) × (115.3°–124.7°W). Correlations between averaged over the PNW and the winds at any point in the atmosphere identify large‐scale anomaly structures of the flow that correspond to favorable transport to the PNW.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil0,156

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,209 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations55
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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