Comparison of Chemical Lateral Boundary Conditions for Air Quality Predictions over the Contiguous United States during Intrusion Events
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The existing National Air Quality Forecast Capability (NAQFC) operated at NOAA provides operational forecast guidance for ozone and particle matter with aerodynamic diameter less than 2.5 μm (PM2.5) over the contiguous 48 U.S. states (CONUS) using the Community Multi-scale Air Quality (CMAQ) model. Currently NAQFC is using chemical lateral boundary conditions (CLBCs) from a monthly climatology, which cannot capture pollutant intrusion events originated outside of the model domain. In this study, we developed a model framework to introduce the time-varying chemical simulation from the Goddard Earth Observing System Model, version 5 (GEOS) as the CLBCs to drive NAQFC. The method of mapping GEOS chemical species to CMAQ CB05-Aero6 species was also developed. We then evaluated NAQFC's performance using the new CLBCs from GEOS. The utilization of the GEOS dynamic CLBCs showed an overall best score when comparing the NAQFC simulation with the surface observations during the Saharan dust intrusion and Canadian wildfire events in summer 2015: the PM2.5 correlation coefficient R was improved from 0.18 to 0.37 and the mean bias was narrowed from −6.74 μg/m3 to −2.96 μg/m3 over CONUS. The CLBCs' influences depended on not only the distance from the inflow boundary, but also species and their regional characteristics. For the PM2.5 prediction, the CLBC's effect on the correlations was mainly near the inflow boundary, and its impact on the background could reach farther inside the domain. The CLBCs also altered background ozone through the inflows of ozone itself and its precursors. It was further found that aerosol optical thickness (AOT) from VIIRS retrieval correlated well to the column CO and elemental carbon from GEOS, based on which the new CLBCs for wildfire intrusion event was derived. The AOT derived CLBCs successfully captured the wildfire intrusion events in our case study for summer 2018. It can be a useful alternative in case the CLBCs of GEOS are not available.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».