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Enregistrement W2969632236 · doi:10.4236/jep.2019.108060

Studying the Effect of Different Gas-Phase Chemical Kinetic Mechanisms on the Formation of Oxidants, Nitrogen Compounds and Ozone in Arid Regions

2019· article· en· W2969632236 sur OpenAlexaff
Mohammed M. Shareef, Tahir Husain, Badr Alharbi

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Protection · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensMemorial University of NewfoundlandUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesKing Abdulaziz City for Science and Technology
Mots-clésOzoneChemistryNitrogenAridEnvironmental chemistryOrganic chemistryEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CMAQ was implemented in the central region of Saudi Arabia and the effect of simulating models using various chemical mechanisms on selected oxidants, nitrogen species, and O3 was investigated. CB05TUCL predicted OH, MEPX, and NOz about 7%, 7.7%, and 8% more than CB05E51 respectively; however, there was no observable difference in the O3 predictions. The differences in variations of SAPRC07 mechanism (SAPRC07TB, SAPRC07TC, and SAPRC07TIC) for all parameters were less than 1%. RACM2 produced the highest OH and H2O2 concentrations. RACM2 enhanced OH production in the range of 24% - 32% and H2O2 by 9% over other mechanisms; these are comparatively less than the findings of other studies. Similarly, CB05 produced over 40% more PAN concentration than CB05. Moreover, PAN concentrations produced by all mechanisms were very high compared to other studies. SAPRC07 produced approximately 3% more mean surface O3 concentration than RACM2 and approximately 10% more than CB05. RACM2 O3 predictions were higher than CB05 by 7%. The predicted O3 concentrations by CB05, RACM2, and SAPRC07 were 6%, 11%, and 15% more than the average observed concentrations, which indicate that closest predictions to the observed values were by CB05. This study concludes that there is a wide variation of mechanisms with respect to the predictions of oxidants and nitrogen compounds; however, less variation is noticed in predictions of O3. For any air pollution control strategies and photochemical modeling studies in the current region or in any other arid regions, the CB05 mechanism is recommended.

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 enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,142

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,180 · 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

Citations8
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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