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Enregistrement W3065814340 · doi:10.5194/amt-13-4353-2020

A global analysis of climate-relevant aerosol properties retrieved from the network of Global Atmosphere Watch (GAW) near-surface observatories

2020· article· en· W3065814340 sur OpenAlexaff
Paolo Laj, Alessandro Bigi, Clémence Rose, Elisabeth Andrews, Cathrine Lund Myhre, Martine Collaud Coen, Yong Lin, Alfred Wiedensohler, Michael Schulz, J. A. Ogren, Markus Fiebig, Jonas Gliß, Augustin Mortier, Marco Pandolfi, Tuukka Petäjä, Sang‐Woo Kim, Wenche Aas, Jean‐Philippe Putaud, O. L. Mayol‐Bracero, Melita Keywood, Lorenzo Labrador, Tuula Aalto, Erik Ahlberg, Lucas Alados‐Arboledas, Andrés Alástuey, Marcos Andrade, Begoña Artı́ñano, Stina Ausmeel, Todor Arsov, Eija Asmi, John Backman, Urs Baltensperger, Susanne Bastian, Olaf Bath, Johan P. Beukes, Benjamin T. Brem, Nicolas Bukowiecki, Sébastien Conil, Cédric Couret, Derek E. Day, Wan Dayantolis, Anna Degórska, Konstantinos Eleftheriadis, Prodromos Fetfatzis, Olivier Favez, H. Flentje, Maria I. Gini, Asta Gregorič, Martin Gysel‐Beer, A. Gannet Hallar, J. L. Hand, András Hoffer, Christoph Hueglin, Rakesh K. Hooda, Antti Hyvärinen, Ivo Kalapov, Nikos Kalivitis, Anne Kasper‐Giebl, Jeong Eun Kim, Giorgos Kouvarakis, Irena Kranjc, Radovan Krejčí, Markku Kulmala, Casper Labuschagne, Haejung Lee, Heikki Lihavainen, Neng‐Huei Lin, G. Löschau, Krista Luoma, Angela Marinoni, Sebastiao Martins Dos Santos, Frank Meinhardt, Maik Merkel, Jean‐Marc Metzger, N. Mihalopoulos, Nhat Anh Nguyen, Jakub Ondráček, Noemí Pérez, M. R. Perrone, Jean‐Eudes Petit, David Picard, Jean‐Marc Pichon, Véronique Pont, Natalia Prats, A. J. Prenni, Fabienne Reisen, Salvatore Romano, Karine Sellegri, Sangeeta Sharma, Gerhard Schauer, Patrick J. Sheridan, James P. Sherman, Maik Schütze, Andreas Schwerin, Ralf Sohmer, M. Sorribas, Martin Steinbacher, Junying Sun, Gloria Titos, Barbara Toczko, Thomas Tuch, Pierre Tulet, Peter Tunved, Ville Vakkari, Fernando Velarde, Patricio Velasquez, Stergios Vratolis, Sheng‐Hsiang Wang, Kay Weinhold, Rolf Weller, Margarita Yela, Jesús Yus-Díez, Vladimı́r Ždı́mal, Paul Zieger, Naděžda Zíková

Notice bibliographique

RevueAtmospheric measurement techniques · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesHorizon 2020 Framework ProgrammeU.S. Environmental Protection AgencyNational Research Foundation of KoreaGeneralitat de CatalunyaAcademy of FinlandNorth-West University
Mots-clésAerosolEnvironmental scienceEarth's energy budgetAlbedo (alchemy)Atmosphere (unit)MeteorologyAir quality indexRemote sensingAtmospheric sciencesGeographyRadiationPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Aerosol particles are essential constituents of the Earth's atmosphere, impacting the earth radiation balance directly by scattering and absorbing solar radiation, and indirectly by acting as cloud condensation nuclei. In contrast to most greenhouse gases, aerosol particles have short atmospheric residence times, resulting in a highly heterogeneous distribution in space and time. There is a clear need to document this variability at regional scale through observations involving, in particular, the in situ near-surface segment of the atmospheric observation system. This paper will provide the widest effort so far to document variability of climate-relevant in situ aerosol properties (namely wavelength dependent particle light scattering and absorption coefficients, particle number concentration and particle number size distribution) from all sites connected to the Global Atmosphere Watch network. High-quality data from almost 90 stations worldwide have been collected and controlled for quality and are reported for a reference year in 2017, providing a very extended and robust view of the variability of these variables worldwide. The range of variability observed worldwide for light scattering and absorption coefficients, single-scattering albedo, and particle number concentration are presented together with preliminary information on their long-term trends and comparison with model simulation for the different stations. The scope of the present paper is also to provide the necessary suite of information, including data provision procedures, quality control and analysis, data policy, and usage of the ground-based aerosol measurement network. It delivers to users of the World Data Centre on Aerosol, the required confidence in data products in the form of a fully characterized value chain, including uncertainty estimation and requirements for contributing to the global climate monitoring system.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,182 · 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'étudeObservationnel
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

Citations154
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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