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Enregistrement W2384329922

Composite model of multi-dimension multi-box model and Gauss model for atmospheric capacity study

2007· article· en· W2384329922 sur OpenAlexaboutno aff
Lifang Wu

Notice bibliographique

RevueApplied Mechanics and Materials · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueRemote Sensing and Land Use
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBeijingPollutantAir quality indexEnvironmental scienceBox modelMeteorologyAtmospheric modelGeography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper aims to report its authors' new approach to testing the atmospheric environment and the testing of the local pollutant sources distribution in Beijing Municipality area by applying a newly developed composite simulation model. As a matter of fact, the so-called multi-dimensional multi-box model is an innovation brought forward by Beijing University of Technology and Regina University (Canada). The model is designated for studying the physical and chemical pollutant removing mechanism, testing of vertical and horizontal diffusion of the air pollutants and the changes of weather conditions in a 24-hour and all-weather basis. The model can also be used to forecast the weather and atmospheric quality in different cities, particularly designated for simulating PM_ 10 pollutant concentrations in Beijing. To establish a multi-dimensional multi-box model, we have divided the whole city into 38 sub-boxes according to the geographical locations and into 3 strata vertically according to the atmospheric spaces. Then, the model can further be divided into 114 sub-boxes, including the upper strata, and quality-balance equation groups to be measured in four directions(N, S, E and W), respectively. Gauss model is adopted also to forecast the air pollutant diffusion from all the main point sources. Comparing all the related study results with the indications in the international popular model-3, we have found that the expected pollutant distribution concentrations as well as the atmospheric environment capacity indicators gained from the composite model and multi-dimensional model are very much similar. The so-called atmospheric environmental capacity here mentioned is referred to as the optimal amount of the atmospheric emission if it can meet the state atmospheric environment quality standard at some areas and in some phases. Based on the forecasting of the atmospheric pollutant concentration, we have evaluated the atmospheric environmental capacity in Beijing which is indeed below the state atmospheric environment quality standard, and the atmospheric PM_ 10 capacities of different standard areas are retrieved. Compared with the ground monitoring data,it can be found that the evaluation results are reliable. Hence, the models illustrated above are expected to be effectively used to simulate China's atmospheric environmental capacity.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,638
Score d'incertitude au seuil0,623

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,196 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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