Review of developments in air quality modelling and air quality dispersion models
Notice bibliographique
Résumé
Air dispersion models are mathematical tools used for simulating the physical and chemical processes governing the diffusion and transformation of pollutants in the atmosphere. The simplest dispersion models are steady-state Gaussian plume models. They are based on mathematical approximation of the plume behaviour and follow some basic assumptions that may not always present a realistic scenario. Despite having these limitations, they provide reasonable results when used aptly. More recently, advanced dispersion models are being developed, which are based on a more refined approach of simulating the dispersion phenomenon following the properties of the atmosphere rather than relying on general mathematical approximation. This has expanded the field of modelling to tackle difficult situations such as complex terrain and long-distance transport. In this review paper, the developments in air quality modelling, with emphasis on dispersion modelling, are presented. Further, a few models are selected representing different categories in dispersion modelling, which are Gaussian models – American Meteorological Society/Environmental Protection Agency Regulatory Model, Caline4, Airviro Gauss, Complex Terrain Dispersion Model and Fugitive Dust Model; Eulerian models – California Grid Model, Flexible Air Quality Regional Model and Panache; Lagrangian models – Graz Lagrangian Model, Flexible Particle Dispersion Model, Austal2000 and Hybrid Single Particle Lagrangian Integrated Trajectory Model; and advanced dispersion models – UK–Atmospheric Dispersion Modelling System 5, The Air Pollution Model and Calpuff. A comparison has been done based on certain characteristic features obtained from various publications.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».