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Enregistrement W2931569786 · doi:10.1029/2018jd030057

Spatioseasonal Variations of Atmospheric Ammonia Concentrations Over the United States: Comprehensive Model‐Observation Comparison

2019· article· en· W2931569786 sur OpenAlexfundno aff
Arshad Arjunan Nair, Fangqun Yu, Gan Luo

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Atmospheres · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Illinois at Urbana-ChampaignDalhousie UniversityEarth Sciences DivisionGoddard Space Flight CenterNew York State Energy Research and Development AuthorityNational Aeronautics and Space AdministrationNanjing University of Information Science and TechnologyHarvard UniversityNational Science Foundation
Mots-clésRadiative forcingEnvironmental scienceAtmospheric sciencesClimatologyAmmoniaAerosolForcing (mathematics)Deposition (geology)GeographyMeteorologyChemistryPhysicsGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Atmospheric ammonia plays an important role in a number of environmental issues, including new particle formation and aerosol indirect radiative forcing. Over the United States, atmospheric ammonia has seen an increasing trend due in most part to the declining SO2 and NOx emissions. We conduct the first comprehensive assessment of multiyear Goddard Earth Observing System (GEOS)‐Chem simulated ammonia concentration ([NH3]) over conterminous United States along with surface observations from all 90 National Atmospheric Deposition Program Ammonia Monitoring Network (AMoN) sites that have at least 2 years of continuous measurements. Model‐simulated [NH3] is along empirically expected lines with regard to temporal trends, seasonal variations, and spatial distribution. GEOS‐Chem‐simulated [NH3], compared to AMoN observed values, has weighted average correlation (τ) of 0.50 ± 0.15 and mean fractional bias (MFB) of −8.8 ± 56%. Most sites (63 out of 90) have −60% < MFB < +60%. The deviations from observed values vary spatially and seasonally, and there is significant wintertime underestimation (−44 ± 58%) across most of conterminous United States (except the Pacific states). The largest positive deviations occur in the Pacific states (101 ± 46%) and the largest negative deviations in the Southern Plain states (−73 ± 39%) and the Mountain states (−73 ± 84%), both in the winter months. Over the Great Plains region, GEOS‐Chem simulated [NH3] shows a much stronger dependence to emissions than AMoN observed [NH3], indicating scope for improved representation of emissions for the region. Over Southeast United States, there appears to be the strong effect of the changing emissions of SO2 and NOx in both modeled and observed [NH3].

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,142
Score d'incertitude au seuil0,282

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,261 · 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

Citations23
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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