Statistical Comparison of Regional-Scale Tropospheric Aerosol Extinction Coefficient across China Based on CALIPSO Data
Notice bibliographique
Résumé
Two years of CALIPSO level 2 version 2 data were analyzed to obtain regional distributions of vertical profiles of the aerosol extinction coefficient (AEC) across China. 10 typical geographical regions were selected for comparison, which cover various aerosol pollution levels, climate zones, and underlying surfaces. The whole troposphere was split into two-layers: the Lower- and the Upper-layer—separated by the maximum boundary layer height—which represent the boundary layer and the upper tropospheric layer, respectively. The annual average of the column-average AEC in the 10 regions ranged from 0.066 to 0.243 km–1 in the Lower-layer and from 0.022 to 0.059 km–1 in the Upper-layer. The regional AEC in the Lower-layer was the highest in central and eastern China, followed by that in the Sichuan Basin, the Yunnan-Guizhou Plateau, the capital economic circle, the Pearl River Delta, the desert region, the Tibetan Plateau, northeast China, the northwest semi-arid plateau, and, finally, the East China Sea. The seasonal AEC in the Lower-layer was the highest during spring in the desert and marine regions, during the summer on the Tibetan Plateau, and during autumn or winter in the other regions. The regional and seasonal patterns of AEC in the Lower-layer agreed to a large extent with known regional distributions of surface-layer PM2.5 distributions and dominant seasonal emission sources in their respective regions. Regional and seasonal patterns in the Upper-layer were slightly different from those in the Lower-layer due to different transport pathways of aerosol pollution in different regions. The proportion of occurrence under different pollution conditions and the number of polluted days were also estimated separately for the Lower- and the Upper-layer, based on AEC vertical profiles for each region.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».