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Enregistrement W2787250185 · doi:10.5194/acp-18-18123-2018

Source sector and region contributions to black carbon and PM <sub>2.5</sub> in the Arctic

2018· article· en· W2787250185 sur OpenAlexfundno aff
Negin Sobhani, Sarika Kulkarni, Gregory R. Carmichael

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Park ServiceEnvironment and Climate Change CanadaNational Oceanic and Atmospheric AdministrationDesert Research InstituteNational Aeronautics and Space AdministrationNational Center for Atmospheric ResearchUniversity of California, DavisU.S. Environmental Protection AgencyNational Science Foundation
Mots-clésArcticEnvironmental scienceWeather Research and Forecasting ModelParticulatesAtmospheric sciencesBiomass burningClimatologyPhysical geographyGeographyMeteorologyOceanographyAerosolChemistryGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The impacts of black carbon (BC) and particulate matter with aerodynamic diameters less than 2.5 µm (PM 2.5 ) emissions from different source sectors (e.g., transportation, power, industry, residential, and biomass burning) and geographic source regions (e.g., Europe, North America, China, Russia, central Asia, south Asia, and the Middle East) to Arctic BC and PM 2.5 concentrations are investigated through a series of annual sensitivity simulations using the Weather Research and Forecasting – sulfur transport and deposition model (WRF-STEM) modeling framework. The simulations are validated using observations at two Arctic sites (Alert and Barrow Atmospheric Baseline Observatory), the Interagency Monitoring of Protected Visual Environments (IMPROVE) surface sites over the US, and aircraft observations over the Arctic during spring and summer 2008. Emissions from power, industrial, and biomass burning sectors are found to be the main contributors to the Arctic PM 2.5 surface concentration, with contributions of ∼ 30 %, ∼ 25 %, and ∼ 20 %, respectively. In contrast, the residential and transportation sectors are identified as the major contributors to Arctic BC, with contributions of ∼ 38 % and ∼ 30 %. Anthropogenic emissions are the most dominant contributors (∼ 88 %) to the BC surface concentration over the Arctic annually; however, the contribution from biomass burning is significant over the summer (up to ∼ 50 %). Among all geographical regions, Europe and China have the highest contributions to the BC surface concentrations, with contributions of ∼ 46 % and ∼ 25 %, respectively. Industrial and power emissions had the highest contributions to the Arctic sulfate (SO 4 ) surface concentration, with annual contributions of ∼ 43 % and ∼ 41 %, respectively. Further sensitivity runs show that, among various economic sectors of all geographic regions, European and Chinese residential sectors contribute to ∼ 25 % and ∼ 14 % of the Arctic average surface BC concentration. Emissions from the Chinese industry sector and European power sector contribute ∼ 12 % and ∼ 18 % of the Arctic surface sulfate concentration. For Arctic PM 2.5 , the anthropogenic emissions contribute > ∼ 75 % at the surface annually, with contributions of ∼ 25 % from Europe and ∼ 20 % from China; however, the contributions of biomass burning emissions are significant in particular during spring and summer. The contributions of each geographical region to the Arctic PM 2.5 and BC vary significantly with altitude. The simulations show that the BC from China is transported to the Arctic in the midtroposphere, while BC from European emission sources are transported near the surface under 5 km, especially during winter.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,238
Score d'incertitude au seuil0,473

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,191 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations50
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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