MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2915797590 · doi:10.1007/s10546-019-00434-7

UDINEE: Evaluation of Multiple Models with Data from the JU2003 Puff Releases in Oklahoma City. Part II: Simulation of Puff Parameters

2019· article· en· W2915797590 sur OpenAlexaff
M.A. Hernández-Ceballos, Steven R. Hanna, Roberto Bianconi, Roberto Bellasio, Joseph Chang, Thomas Mazzola, S. Andronopoulos, Patrick Armand, Najat Benbouta, Peter Čarný, Nils Ek, Eva Fojcíková, Richard Fry, Lois Huggett, Piotr Kopka, Michał Korycki, Ľudovít Lipták, Sarah Millington, Sean Miner, S. Potempski, G. Tinarelli, Silvia Trini Castelli, Stefano Galmarini

Notice bibliographique

RevueBoundary-Layer Meteorology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWind and Air Flow Studies
Établissements canadiensResponse Biomedical (Canada)
Organismes subventionnairesEuropean CommissionNational Oceanic and Atmospheric AdministrationDirectorate-General for Migration and Home Affairs
Mots-clésEnvironmental scienceAtmospheric dispersion modelingMeteorologyDowntownDaytimeTRACERDispersion (optics)Sampling (signal processing)Atmospheric sciencesGeographyAir pollutionGeologyEngineeringPhysicsChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The capabilities of nine atmospheric dispersion models in predicting near-field dispersion from puff releases in an urban environment are addressed under the Urban Dispersion INternational Evaluation Exercise (UDINEE) project. The model results are evaluated using tracer observations from the Joint Urban 2003 (JU2003) experiment where neutrally-buoyant puffs were released in the downtown area of Oklahoma City, USA. Sulphur hexafluoride concentration time series measured at ten sampling locations during four daytime and four night-time puff releases are used to evaluate how the models simulate the puff passage at the measurement locations. The neutrally-buoyant puff releases in the JU2003 experiment are the closest scenario to radiological dispersal device (RDD) releases in urban areas, and therefore, UDINEE is a first step towards improving the emergency response to an RDD explosion in the urban environment. We investigate for each puff and sampler the model capability of simulating the peak concentration; the peak and puff arrival times; and time duration, defined as the period over which concentrations exceed 10% of the peak concentration. This analysis points out differences on the performance of models: the fraction within a factor-of-two values ranges from 0.10 to 0.6 for peak concentration, from 0 to 1 for the peak and arrival times, and from 0 to 0.8 for the time duration. The results reveal that the characteristics of the release site largely influence the model simulation as it affects initial puff size and the initial downwind spread of the puff.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,191
Score d'incertitude au seuil0,380

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,287
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 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

Citations19
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBoundary-Layer MeteorologyMême sujetWind and Air Flow StudiesTravaux en français237 207