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Enregistrement W2888014864 · doi:10.5194/acp-18-12289-2018

Identification of topographic features influencing aerosol observations at high altitude stations

2018· article· en· W2888014864 sur OpenAlexaff
Martine Collaud Coen, Elisabeth Andrews, Diego Aliaga, Marcos Andrade, Hristo Angelov, Nicolas Bukowiecki, Marina Ealo, Paulo Fialho, H. Flentje, A. Gannet Hallar, Rakesh K. Hooda, Ivo Kalapov, Radovan Krejčí, Neng-Huei Lin, Angela Marinoni, Jing Ming, Nhat Anh Nguyen, Marco Pandolfi, Véronique Pont, Ludwig Ries, Sergio Rodrı́guez, Gerhard Schauer, Karine Sellegri, Sangeeta Sharma, Junying Sun, Peter Tunved, Patricio Velasquez, Dominique Ruffieux

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesFundação para a Ciência e a TecnologiaDirektion für Entwicklung und ZusammenarbeitNorsk PolarinstituttVetenskapsrådetKnut och Alice Wallenbergs StiftelseSvenska Forskningsrådet FormasMinistero dell’Istruzione, dell’Università e della RicercaAcademy of FinlandUlkoministeriöNaturvårdsverketPaul Scherrer InstitutSwedish Foundation for International Cooperation in Research and Higher EducationEuropean Regional Development FundUmweltbundesamtTechnische Universität WienEuropean CommissionDesert Research InstituteMinisterio de Economía y CompetitividadNational Science Foundation
Mots-clésAltitude (triangle)Effects of high altitude on humansElevation (ballistics)Environmental sciencePlanetary boundary layerTroposphereStructural basinMeteorologyLapse rateBoundary layerDigital elevation modelGeologyAtmospheric sciencesRemote sensingGeographyGeomorphologyGeometryMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. High altitude stations are often emphasized as free tropospheric measuring sites but they remain influenced by atmospheric boundary layer (ABL) air masses due to convective transport processes. The local and meso-scale topographical features around the station are involved in the convective boundary layer development and in the formation of thermally induced winds leading to ABL air lifting. The station altitude alone is not a sufficient parameter to characterize the ABL influence. In this study, a topography analysis is performed allowing calculation of a newly defined index called ABL-TopoIndex. The ABL-TopoIndex is constructed in order to correlate with the ABL influence at the high altitude stations and long-term aerosol time series are used to assess its validity. Topography data from the global digital elevation model GTopo30 were used to calculate five parameters for 43 high and 3 middle altitude stations situated on five continents. The geometric mean of these five parameters determines a topography based index called ABL-TopoIndex, which can be used to rank the high altitude stations as a function of the ABL influence. To construct the ABL-TopoIndex, we rely on the criteria that the ABL influence will be low if the station is one of the highest points in the mountainous massif, if there is a large altitude difference between the station and the valleys or high plains, if the slopes around the station are steep, and finally if the inverse drainage basin potentially reflecting the source area for thermally lifted pollutants to reach the site is small. All stations on volcanic islands exhibit a low ABL-TopoIndex, whereas stations in the Himalayas and the Tibetan Plateau have high ABL-TopoIndex values. Spearman's rank correlation between aerosol optical properties and number concentration from 28 stations and the ABL-TopoIndex, the altitude and the latitude are used to validate this topographical approach. Statistically significant (SS) correlations are found between the 5th and 50th percentiles of all aerosol parameters and the ABL-TopoIndex, whereas no SS correlation is found with the station altitude. The diurnal cycles of aerosol parameters seem to be best explained by the station latitude although a SS correlation is found between the amplitude of the diurnal cycles of the absorption coefficient and the ABL-TopoIndex.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,213
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,202 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations108
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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