Seasonal comparisons of GEOS-Chem-TOMAS (GCT) simulations with AERONET-inversion retrievals over sites in the North American and European Arctic
Notice bibliographique
Résumé
GEOS-Chem TOMAS (GCT) simulations of AERONET-inversion products during 2015 were compared with AERONET-inversion products from the multi-year climatology of Aboel-Fetouh et al. (2020) (AeF) and for year 2015 acquired over 5 stations in the North American and European Arctic. The GCT simulations of particle size distributions (PSD) did not capture a spring to summer radius increase of the fine mode (FM) peak observed by AeF but did capture AeF’s springtime coarse mode (CM) peak (small-sized CM peak with a radius ~ 1.3 µm) and a weak late summer / fall increase in the amplitude of that peak. The lack of a spring to summer FM radius increase was likely due to the large GCT cell size (4° x 5°) and associated difficulties in the modelling of coagulation-induced smoke particle size. Conversely, the GCT simulation of the small-sized CM peak indicated a successful capture of the springtime influx of Asian dust. The fall increase of that GCT peak was associated with an increase of a larger (4 -7 µm) PSD mode that AeF suggested was due to local dust. GCT captured the seasonal (climatological-scale) FM AOD trend, the decreasing CM AOD trend, and the increasing trend of the FM fraction. The GCT CM AOD also showed a fall increase that was coherent with the increase of the simulated small-sized CM peak and with a lesser rate of decrease of the AeF CM AOD. Large GCT deviations from the AERONET retrievals were attributed to an extreme July, 2015 forest fire event.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».