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Enregistrement W2384671186

The spatial-temporal distribution of NO_2 in Lanzhou city based on RS

2011· article· en· W2384671186 sur OpenAlexaff
Wei Wei, Wang Hong, Lu Qiang, Wang Xu-feng

Notice bibliographique

RevueGanhanqu ziyuan yu huanjing · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueRegional Economic and Spatial Analysis
Établissements canadiensScience North
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpatial distributionEnvironmental scienceTerrainPollutionLight pollutionDistribution (mathematics)Spatial analysisRemote sensingPhysical geographyGeographyCartographyMathematics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Taking 1986、1993、2000 and 2006 Landsat/TM images as the data source,and using the negative-correlativity characteristics between the concentration of NO2 and DN,regression-analysis is also employed to make model.Because of the absorb-apex-paddy-structure of NO2 is blue-light-wave,the model-maker of ERDAS is applied to the studies of spatial model and the spatial-temporal distribution of atmospheric NO2 in Lanzhou City of Gansu Province.By making the spatial-temporal distribution of NO2 maps,the retrieved results are compared with monitor datas.The results show that the relationship between the distrution of NO2 and DN is inverse correlation.There is severity pollution of NO2 in the regions of Xigu,Anning and Yantan.Relatively,there is light pollution in Chengguan and Qilihe region.The special terrain and basin climatic features,as well as the unreasonable layout of urban spatial structure are the main reason that cause of NO2 pollution.The conclusions provide some references for optimal placement and environmental pollution control of Lanzhou City.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,095
Score d'incertitude au seuil0,997

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,148 · 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'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

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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