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Enregistrement W2937549626 · doi:10.5194/acp-2019-251

Global modeling of fungal spores with the EMAC chemistryclimate model: uncertainties in emission parametrizations and observations

2019· article· en· W2937549626 sur OpenAlexfundno aff
Meryem Tanarhte, Sara Bacer, Susannah M. Burrows, J. A. Huffman, Kyle M. Pierce, Andrea Pozzer, Roland Sarda‐Estève, Nicole Savage, Jos Lelieveld

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIndoor Air Quality and Microbial Exposure
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaHorizon 2020 Framework ProgrammeUniversity of DenverEuropean CommissionUniversity of Miami
Mots-clésAerosolSporeEnvironmental scienceAtmospheric sciencesParametrization (atmospheric modeling)Relative humidityMeteorologyBiologyPhysicsMicrobiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Primary biological aerosol particles (PBAPs) may impact human health and aerosol-cloud-climate interactions. The role of PBAPs in the earth system is associated with large uncertainties, for example of source estimates and the atmospheric lifetime. We used a chemistry-climate model to simulate PBAPs in the atmosphere including bacteria and fungal spores. Three fungal spore emission parameterizations have been evaluated against an updated set of spore counts synthesized from observations reported in the literature. The comparison indicates an optimal fit for the emission parameterization proposed by Heald and Spracklen (2009) and adapted by Hoose et al. (2010) for particle sizes of 5 µm or 3 µm, although the model still overpredicts PBAP concentrations in some locations. The correlations between the spore count observations and meteorological parameters simulated by the model show a strong dependence on the leaf area index in non-urban areas and the specific humidity in urban areas. Additional evaluation was performed by comparing our combined bacteria and fungal spore simulations to a global dataset of fluorescent biological aerosol particle (FBAP) concentrations. The model predicts the total sum of measured PBAP concentrations relatively well, typically within a factor of two of FBAP. Further, the modeled fungal spore results deviate from the FBAP concentrations when used as a rough proxy for spores, depending on the particle size used in the parametrization. Uncertainties related to technical aspects of the FBAP and direct-counting spore measurements challenge the ability to further refine quantitative comparison on this scale. Additional long-term data of better quality are needed to improve emission parameterizations.

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 enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,099

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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