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Enregistrement W4224089743 · doi:10.5194/acp-2021-820-ac1

Response to reviewer #1

2022· peer-review· en· W4224089743 sur OpenAlexfundno aff
Tianlang Zhao

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepeer-review
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEnvironment and Climate Change CanadaNuclear Safety and Security CommissionUniversity of MinnesotaNational Aeronautics and Space AdministrationNational Center for Atmospheric ResearchNational Science Foundation
Mots-clésIsopreneScalable Vector GraphicsFormaldehydeSpan (engineering)Environmental scienceAtmospheric sciencesMeteorologyChemistryPhysicsOrganic chemistryEngineeringComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Here we use satellite observations of formaldehyde (HCHO) vertical column densities (VCD) from the TROPOspheric Monitoring Instrument (TROPOMI), aircraft measurements, combined with a nested regional chemical transport model (GEOS-Chem at 0.5×0.625∘ resolution), to better understand the variability and sources of summertime HCHO in Alaska. We first evaluate GEOS-Chem with in-situ airborne measurements during the Atmospheric Tomography Mission 1 (ATom-1) aircraft campaign. We show reasonable agreement between observed and modeled HCHO, isoprene, monoterpenes and the sum of methyl vinyl ketone and methacrolein (MVK+MACR) in the continental boundary layer. In particular, HCHO profiles show spatial homogeneity in Alaska, suggesting a minor contribution of biogenic emissions to HCHO VCD. We further examine the TROPOMI HCHO product in Alaska in summer, reprocessed by GEOS-Chem model output for a priori profiles and shape factors. For years with low wildfire activity (e.g., 2018), we find that HCHO VCDs are largely dominated by background HCHO (58 %–71 %), with minor contributions from wildfires (20 %–32 %) and biogenic VOC emissions (8 %–10 %). For years with intense wildfires (e.g., 2019), summertime HCHO VCD is dominated by wildfire emissions (50 %–72 %), with minor contributions from background (22 %–41 %) and biogenic VOCs (6 %–10 %). In particular, the model indicates a major contribution of wildfires from direct emissions of HCHO, instead of secondary production of HCHO from oxidation of larger VOCs. We find that the column contributed by biogenic VOC is often small and below the TROPOMI detection limit, in part due to the slow HCHO production from isoprene oxidation under low NOx conditions. This work highlights challenges for quantifying HCHO and its precursors in remote pristine regions.

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)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,237
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,780
Score d'incertitude au seuil0,735

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,237
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0110,008
Science ouverte0,0060,006
Intégrité de la recherche0,0200,015
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2200,123

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,245 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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