15 Years of Air Quality (AQ) Objective Analysis Mapping over North America Using Real-Time Observations and Canadian Operational AQ Forecast Models
Notice bibliographique
Résumé
The Regional Deterministic Air Quality Analysis (RDAQA) is a mapping of surface air pollutant concentration which combines numerical forecasts from the Regional Air Quality Deterministic Prediction System (RAQDPS) and hourly AQ observational data from monitoring surface networks over North America. These include Canadian measurement networks operated by the provinces, territories, and some municipalities and those networks covering the continental United States under the umbrella of EPA’s national AIRNow program. The model forecasts and observations are combined based on an optimal interpolation algorithm. The current RDAQA has a horizontal spatial resolution of 10 km and is issued every hour. It provides our best knowledge of the current state of the atmosphere for surface pollutant concentration for chemical species like: ozone, NO2, NO, SO2, PM2.5 , PM10. The RDAQA also provide a mapping of the Air Quality Health Index (AQHI) in quasi-real time and can be used by meteorologists in Environment Canada’s regional forecast offices to inform the public on a daily basis about the health risk associated to short term exposure to air pollution. The RDAQA products available over an extended period of time can also be used by Health Canada and health consortium partners to study how Air Quality and other multiple environmental factors are linked to a wide range of health outcomes. A description of the RDAQA will be presented as well as data access and future plans.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».