An Ensemble-Variational Inversion System for the Estimation of Ammonia Emissions using CrIS Satellite Ammonia Retrievals
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. An ensemble-variational inversion system is developed for the estimation of ammonia emissions using ammonia retrievals from the Cross-track Infrared Sounder (CrIS) for use in the Global Environmental Multiscale – Modelling Air quality and Chemistry (GEM-MACH) chemical weather model. A novel hybrid method to compare logarithmic retrieval parameters to model profiles is presented. Inversions for the monthly mean ammonia emissions over North America were performed for May to August 2016. Inversions using the hybrid comparison method increased ammonia emissions at most locations within the model domain, with total monthly mean emissions increasing by 11–41 %. The use of these revised emissions in GEM-MACH reduced biases with surface ammonia observations by as much as 25 %. The revised ammonia emissions also improved the forecasts of total (fine+coarse) ammonium and nitrate and ammonium wet deposition, with biases decreasing by as much as 13 %, but did not improve the forecasts of just the fine components of ammonium and nitrate. An additional area of 1.3 × 105 km2 of upland forests in Canada were estimated to exceed the ecosystem's critical load due to the changes in ammonia deposition from the inversion. A comparison of biases resulting from inversions using different comparison methods shows favourable results for the hybrid comparison method.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».