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Enregistrement W2890116680 · doi:10.1021/acs.est.8b02496

A Call for an Aloft Air Quality Monitoring Network: Need, Feasibility, and Potential Value

2018· article· en· W2890116680 sur OpenAlexaff
Rohit Mathur, Christian Hogrefe, Amir Hakami, Shunliu Zhao, J. Szykman, Gayle S. W. Hagler

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality Monitoring and Forecasting
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAir quality indexEnvironmental scienceValue (mathematics)Quality (philosophy)Computer scienceMeteorologyGeographyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Changing precursor emission patterns in conjunction with stringent health protective air quality standards necessitate accurate quantification of nonlocal contributions to ozone pollution at a location due to atmospheric transport, that by nature predominantly occurs aloft nocturnally. Concerted efforts to characterize ozone aloft on a continuous basis to quantify its contribution to ground-level concentrations, however, are lacking. By applying our classical understanding of air pollution dynamics to analyze variations in widespread surface-level ozone measurements, in conjunction with process-based interpretation from a comprehensive air pollution modeling system and detailed backward-sensitivity calculations that quantitatively link surface-level and aloft pollution, we show that accurate quantification of the amount of ozone in the air entrained from aloft every morning as the atmospheric boundary layer grows is the key missing component for characterizing background pollution at a location, and we propose a cost-effective continuous aloft ozone measurement strategy to address critical scientific gaps in current air quality management. Continuous aloft air pollution measurements can be achieved cost-effectively through leveraging advances in sensor technology and proliferation of tall telecommunications masts. Resultant improvements in ozone distribution characterization at 400–500 m altitude are estimated to be 3–4 times more effective in characterizing the surface-level daily maximum 8-h average ozone (DM8O 3 ) than improvements from surface measurements since they directly quantify the amount of pollution imported to a location and furnish key missing information on processes and sources regulating background ozone and its modulation of ground-level concentrations. Since >80% of the DM8O 3 sensitivity to tropospheric ozone is potentially captured through measurements between 200 and 1200 m altitude (a possible design goal for future remote sensing instrumentation), their assimilation will dramatically improve air quality forecast and health advisories.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0050,007
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0110,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,002

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,271 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations29
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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