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Enregistrement W2324798939 · doi:10.1021/es4009486

Constraints on Carbon Monoxide Emissions Based on Tall Tower Measurements in the U.S. Upper Midwest

2013· article· en· W2324798939 sur OpenAlexaff
Su Youn Kim, Dylan B. Millet, Lu Hu, Michael Möhr, Timothy J. Griffis, Deyong Wen, John C. Lin, Scot M. Miller, Marcos Longo

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNational Eye InstituteUniversity of MinnesotaU.S. Environmental Protection AgencyNational Science Foundation
Mots-clésEmission inventoryEnvironmental scienceCarbon monoxideSensitivity (control systems)Atmospheric sciencesA priori and a posterioriTowerLagrangianMeteorologyBiomass (ecology)Dispersion (optics)Range (aeronautics)MathematicsChemistryAir quality indexGeographyPhysicsEngineeringGeologyApplied mathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We interpret a full year of high-frequency CO measurements from a tall tower in the U.S. Upper Midwest with a time-reversed Lagrangian Particle Dispersion Model (STILT LPDM) and an Eulerian chemical transport model (GEOS-Chem CTM) to develop top-down constraints on U.S. CO sources in 2009. Our best estimate is that anthropogenic CO emissions in the U.S. Upper Midwest in 2009 were 2.9 Tg, 61% lower (a posteriori scale factor of 0.39) than our a priori prediction based on the U.S. EPA's National Emission Inventory for 2005 (NEI 2005). If the same bias applies across the contiguous U.S., the inferred CO emissions are 26 Tg/y, compared to the a priori estimate of 66 Tg/y. This discrepancy is significantly greater than would be expected based solely on emission decreases between 2005 and 2009 (EPA estimate: 23% decrease). Model transport error is an important source of uncertainty in the analysis, and we employ an ensemble of sensitivity runs using multiple meteorological data sets and model configurations to assess its impact on our results. A posteriori scale factors for the U.S. anthropogenic CO source from these sensitivity runs range from 0.22 to 0.64, corresponding to emissions of 1.6-4.8 Tg/y for the U.S. Upper Midwest and 15-42 Tg/y for the contiguous U.S. The data have limited sensitivity for constraining biomass + biofuel burning emissions and photochemical CO production from precursor organic compounds. Our finding of a NEI 2005 overestimate of CO emissions is consistent with recent assessments for individual cities and with earlier analyses based on the NEI 1999, implying the need for a better mechanism for refining such bottom-up emission estimates in response to top-down constraints.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,300
Score d'incertitude au seuil0,596

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,185 · 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

Citations40
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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