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Enregistrement W3128347797 · doi:10.5194/gmdd-3-391-2010

Current status of the ability of the GEMS/MACC models to reproduce the tropospheric CO vertical distribution as measured by MOZAIC

2010· article· en· W3128347797 sur OpenAlexaboutno aff
Nellie Elguindi, Carlos Ordóñez, V. Thouret, Johannes Flemming, Olaf Stein, Vincent Huijnen, P. Moinat, Antje Inness, Vincent‐Henri Peuch, A. Stohl, Solène Turquéty, Jean‐Pierre Cammas, Martin G. Schultz

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSeventh Framework ProgrammeEuropean Commission
Mots-clésTroposphereBorealEnvironmental scienceClimatologyNorthern HemisphereAtmospheric sciencesTropospheric ozoneSouthern HemisphereData assimilationRange (aeronautics)TaigaMeteorologyGeographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Vertical profiles of CO taken from the MOZAIC aircraft database are used to present (1) a global analysis of CO seasonal averages and interannual variability for the years 2002–2007 and (2) a global validation of CO estimates produced by the MACC models for 2004, including an assessment of their ability to transport pollutants originating from the Alaskan/Canadian wildfires. Seasonal averages and interannual variability from several MOZAIC sites representing different regions of the world show that CO concentrations are highest and most variable during the winter season. The inter-regional variability is significant with concentrations increasing eastward from Europe to Japan. The impact of the intense boreal fires, particularly in Russia, during the fall of 2002 on the Northern Hemisphere CO concentrations throughout the troposphere is well represented by the MOZAIC data. A global validation of the GEMS/MACC GRG models which include three stand-alone CTMs (MOZART, MOCAGE and TM5) and the coupled ECMWF Integrated Forecasting System (IFS)/MOZART model with and without MOPITT CO data assimilation show that the models have a tendency to underestimate CO. The models perform best in Europe and the US where biases range from 0 to –25% in the free troposphere and from 0 to –50% in the surface and boundary layers (BL). The biases are largest in the winter and during the daytime when emissions are highest, indicating that current inventories are too low. Data assimilation is shown to reduce biases by up to 25% in some regions. The models are not able to reproduce well the CO plumes originating from the Alaskan/Canadian wildfires at downwind locations in the eastern US and Europe, not even with assimilation. Sensitivity tests reveal that this is mainly due to deficiencies in the fire emissions inventory and injection height.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,141
Score d'incertitude au seuil0,281

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations0
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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