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Enregistrement W3087541731

A Backward Modeling Study of Intercontinental Pollution Transport Using Aircraft Measurements

2002· article· en· W3087541731 sur OpenAlexaboutno aff
A. Stohl, C. Forster, Sabine Eckhardt, Heidi Huntrieser, J. Heland, Hans Schlager, H. Aufmhoff, Frances H. Arnold, Owen R. Cooper

Notice bibliographique

Revueelib (German Aerospace Center) · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAir Traffic Management and Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceMeteorologyPollutionAeronauticsComputer scienceGeographyEngineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper we present simulations with a Lagrangian particle dispersion model to study the intercontinental transport of pollution from North America during an aircraft measurement campaign over Europe. The model was used for both the flight planning and a detailed source analysis after the campaign, which is described here with examples from two episodes. Forward calculations of emission tracers from North America, Europe, and Asia were made in order to understand the transport processes. Both episodes were preceded by stagnant conditions over North America, leading to the accumulation of pollutants in the North American boundary layer. Both anthropogenic sources and, to a lesser extent, forest fire emissions contributed to this pollution, which was then exported by warm conveyor belts to the middle and upper troposphere, where it was transported rapidly to Europe. Concentrations of many trace gases (CO, NOy, CO2, acetone, and several volatile organic compounds; O3 in one case) and of ambient atmospheric ions measured aboard the research aircraft were clearly enhanced in the pollution plumes compared to the conditions outside the plumes. Backward simulations with the particle model were introduced as an indispensable tool for a more detailed analysis of the plume's source region. They make trajectory analyses (which, to date, were mainly used to interpret aircraft measurement data) obsolete. Using an emission inventory, we could decompose the tracer mixing ratios at the receptors (i.e., along the flight tracks) into contributions from every grid cell of the inventory. For both plumes we found that emission sources contributing to the tracer concentrations over Europe were distributed over large areas in North America. In one case, sources in California, Texas, and Florida contributed almost equally, and smaller contributions were also made by other sources located between the Yucatan Peninsula and Canada. In the other case, sources in eastern North America, including moderate contributions from forest fires, were most important. The plume's maximum was mainly caused by anthropogenic emissions from the New York area. To our knowledge, this is the first case reported where a pollution plume from a megacity was reliably detected over another continent.

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)0,001
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 enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,097

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,193 · 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

Citations12
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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