Multiple scattering correction factor estimation for aethalometer aerosol absorption coefficient measurement
Notice bibliographique
Résumé
We estimate the multiple scattering correction factor (Cref), which is an empirical constant required to correct aerosol absorption coefficient (σap) measurements for the multiple scattering artifacts of aethalometer, using a multiplier derived from a linear regression method (CrefLRL). Estimated CrefLRL values during the Cheju ABC Plume Monsoon EXperiment (CAPMEX) are 3.99 (405 nm), 4.48 (532 nm), and 5.46 (781 nm) using aethalometer and 3-wavelength PhotoAcoustic Soot Spectrometer (PASS-3). The difference between these CrefLRL values and those of a previous study (CrefW03) are ˗8.0% (405 nm), 20.1% (532 nm), and 30.2% (781 nm); the difference is greater at larger wavelengths because the linear regression line intercept is larger. CrefW03 varies by up to 121% with increasing aerosol absorption coefficient (σap) at 532 and 781 nm, whereas CrefLRL varies by only 36.8%. CrefW03 and CrefLRL determined during CAPMEX were applied to year-round aethalometer σap measurements (σapW03 and σapLRL, respectively) at Gosan (GSN), Lulin (LLN), and Alert (ALT) stations. σapW03 and σapLRL were compared to concurrent σap measurements from Continuous Light Absorption Photometer (CLAP; σapCLAP). At GSN, the bias difference and root mean square difference of σapW03 from σapCLAP are ˗23.1 and 25.8%; however, those of σapLRL from σapCLAP are ˗9.0 and 17.9%, respectively. LLN and ALT both exhibit a greater difference between σapW03 and σapCLAP than between σapLRL and σapCLAP. This suggests that CrefLRLcan be applied to year-round aethalometer measurements. Furthermore, σapLRL agrees better with σapCLAP than σapW03 in all three environments.Copyright © 2019 American Association for Aerosol Research
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».