Development of an adjoint model of GRAPES–CUACE and its application in tracking influential haze source areas in north China
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The aerosol adjoint module of the atmospheric chemical modeling system GRAPES–CUACE (Global–Regional Assimilation and Prediction System coupled with the CMA Unified Atmospheric Chemistry Environment) is constructed based on the adjoint theory. This includes the development and validation of the tangent linear and the adjoint models of the three parts involved in the GRAPES–CUACE aerosol module: CAM (Canadian Aerosol Module), interface programs that connect GRAPES and CUACE, and the aerosol transport processes that are embedded in GRAPES. Meanwhile, strict mathematical validation schemes for the tangent linear and the adjoint models are implemented for all input variables. After each part of the module and the assembled tangent linear and adjoint models is verified, the adjoint model of the GRAPES–CUACE aerosol is developed and used in a black carbon (BC) receptor–source sensitivity analysis to track influential haze source areas in north China. The sensitivity of the average BC concentration over Beijing at the highest concentration time point (referred to as the Objective Function) is calculated with respect to the BC amount emitted over the Beijing–Tianjin–Hebei region. Four types of regions are selected based on the administrative division or the sensitivity coefficient distribution. The adjoint sensitivity results are then used to quantify the effect of reducing the emission sources at different time intervals over different regions. It is indicated that the more influential regions (with relatively larger sensitivity coefficients) do not necessarily correspond to the administrative regions. Instead, the influence per unit area of the sensitivity selected regions is greater. Therefore, controlling the most influential regions during critical time intervals based on the results of the adjoint sensitivity analysis is much more efficient than controlling administrative regions during an experimental time period.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».