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Enregistrement W2789220047 · doi:10.5194/acp-2018-90

Regional and intercontinental pollution signatures on modeled and measured PAN at northern mid-latitude mountain sites

2018· article· en· W2789220047 sur OpenAlexaff
Arlene M. Fiore, Emily V. Fischer, S. Pandey Deolal, Oliver Wild, Dan Jaffe, J. Staehelin, Olivia E. Clifton, George P. Milly, Dan Bergmann, W. J. Collins, Frank Dentener, Ruth M. Doherty, B. N. Duncan, Bernd Fischer, Stefan Gilge, Peter Hess, Larry W. Horowitz, Alexandru Lupu, Ian A. MacKenzie, Rokjin J. Park, Ludwig Ries, Michael Sanderson, Martin G. Schultz, Drew Shindell, Martin Steinbacher, David S. Stevenson, Sophie Szopa, Christoph Zellweger, Guang Zeng

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilSight Research UK
Mots-clésEnvironmental scienceOzoneNOxAtmospheric sciencesTropospherePollutionChemical transport modelTropospheric ozonePeroxyacetyl nitrateLatitudeClimatologyReactive nitrogenGeographyMeteorologyNitrogenChemistryGeologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Peroxy acetyl nitrate (PAN) is the most important reservoir species for nitrogen oxides (NOx) in the remote troposphere. Upon decomposition in remote regions, PAN promotes efficient ozone production. We evaluate monthly mean PAN abundances from global chemical transport model simulations (HTAP1) for 2001 with measurements from five northern mid-latitude mountain sites (four European and one North American). The multi-model mean generally captures the observed monthly mean PAN but individual models simulate a factor of ~ 4–8 range in monthly abundances. We quantify PAN source-receptor relationships at the measurement sites with sensitivity simulations that decrease regional anthropogenic emissions of PAN (and ozone) precursors by 20 % from North America (NA), Europe (EU), and East Asia (EA). The HTAP1 models attribute more of the observed PAN at Jungfraujoch (Switzerland) to emissions in NA and EA, and less to EU, than a prior trajectory-based estimate. The trajectory-based and modeling approaches agree that EU emissions play a role in the observed springtime PAN maximum at Jungfraujoch. The signal from anthropogenic emissions on PAN is strongest at Jungfraujoch and Mount Bachelor (Oregon, U.S.A.) during April. In this month, PAN source-receptor relationships correlate both with model differences in regional anthropogenic volatile organic compound (AVOC) emissions and with ozone source-receptor relationships. PAN observations at mountaintop sites can thus provide key information for evaluating models, including links between PAN and ozone production and source-receptor relationships. Establishing routine, long-term, mountaintop measurements is essential given the large observed interannual variability in PAN.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,142

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,193 · 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'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

Citations8
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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