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Enregistrement W2552031352 · doi:10.4209/aaqr.2016.08.0350

Satellite-Surface Perspectives of Air Quality and Aerosol-Cloud Effects on the Environment: An Overview of 7-SEAS/BASELInE

2016· article· en· W2552031352 sur OpenAlexaff
Si-Chee Tsay, Hal Maring, Neng‐Huei Lin, S. Buntoung, Somporn Chantara, Hsiao‐Chi Chuang, Philip Gabriel, Colby Goodloe, B. N. Holben, Ta-Chih Hsiao, N. Christina Hsu, Serm Janjai, William K. M. Lau, Chung-Te Lee, Jaehwa Lee, Adrian M. Loftus, Anh Xuan Nguyen, Cuong Nguyen, Shantanu Kumar Pani, Peter Pantina, A. M. Sayer, Wei-Kuo Tao, Sheng‐Hsiang Wang, Ellsworth J. Welton, Wan Wiriya, Ming‐Cheng Yen

Notice bibliographique

RevueAerosol and Air Quality Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric aerosols and clouds
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesEnvironmental Protection Administration, Executive Yuan, R.O.C. TaiwanNational Central UniversityMinistry of Science and Technology, TaiwanVietnam Academy of Science and TechnologySilpakorn UniversityChiang Mai UniversityNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésAerosolEnvironmental scienceAir quality indexTrace gasAERONETSatelliteBaseline (sea)Atmospheric sciencesMeteorologyPlanetary boundary layerCloud computingClimatologyGeographyOceanographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objectives of 7-SEAS/BASELInE (Seven SouthEast Asian Studies/Biomass-burning Aerosols & Stratocumulus Environment: Lifecycles & Interactions Experiment) campaigns in spring 2013–2015 were to synergize measurements from uniquely distributed ground-based networks (e.g., AERONET, MPLNET) and sophisticated platforms (e.g., SMARTLabs, regional contributing instruments), along with satellite observations/retrievals and regional atmospheric transport/chemical models to establish a critically needed database, and to advance our understanding of biomass-burning aerosols and trace gases in Southeast Asia (SEA). We present a satellite-surface perspective of 7-SEAS/BASELInE and highlight scientific findings concerning: (1) regional meteorology of moisture fields conducive to the production and maintenance of low-level stratiform clouds over land, (2) atmospheric composition in a biomass-burning environment, particularly tracers/markers to serve as important indicators for assessing the state and evolution of atmospheric constituents, (3) applications of remote sensing to air quality and impact on radiative energetics, examining the effect of diurnal variability of boundary-layer height on aerosol loading, (4) aerosol hygroscopicity and ground-based cloud radar measurements in aerosol-cloud processes by advanced cloud ensemble models, and (5) implications of air quality, in terms of toxicity of nanoparticles and trace gases, to human health. This volume is the third 7-SEAS special issue (after Atmospheric Research, vol. 122, 2013; and Atmospheric Environment, vol. 78, 2013) and includes 27 papers published, with emphasis on air quality and aerosol-cloud effects on the environment. BASELInE observations of stratiform clouds over SEA are unique, such clouds are embedded in a heavy aerosol-laden environment and feature characteristically greater stability over land than over ocean, with minimal radar surface clutter at a high vertical spatial resolution. To facilitate an improved understanding of regional aerosol-cloud effects, we envision that future BASELInE-like measurement/modeling needs fall into two categories: (1) efficient yet critical in-situ profiling of the boundary layer for validating remote-sensing/retrievals and for initializing regional transport/chemical and cloud ensemble models, and (2) fully utilizing the high observing frequencies of geostationary satellites for resolving the diurnal cycle of the boundary-layer height as it affects the loading of biomass-burning aerosols, air quality and radiative energetics.

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)0,006
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,529
Score d'incertitude au seuil0,854

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,269 · 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

Citations73
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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