Improving the Accuracy of Daily Satellite-Derived Ground-Level Fine Aerosol Concentration Estimates for North America
Notice bibliographique
Résumé
We improve the accuracy of daily ground-level fine particulate matter concentrations (PM(2.5)) derived from satellite observations (MODIS and MISR) of aerosol optical depth (AOD) and chemical transport model (GEOS-Chem) calculations of the relationship between AOD and PM(2.5). This improvement is achieved by (1) applying climatological ground-based regional bias-correction factors based upon comparison with in situ PM(2.5), and (2) applying spatial smoothing to reduce random uncertainty and extend coverage. Initial daily 1-σ mean uncertainties are reduced across the United States and southern Canada from ± (1 μg/m(3) + 67%) to ± (1 μg/m(3) + 54%) by applying the climatological ground-based regional scaling factors. Spatial interpolation increases the coverage of satellite-derived PM(2.5) estimates without increased uncertainty when in close proximity to direct AOD retrievals. Spatial smoothing further reduces the daily 1-σ uncertainty to ±(1 μg/m(3) + 42%) by limiting the random component of uncertainty. We additionally find similar performance for climatological relationships of AOD to PM(2.5) as compared to day-specific relationships.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».