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Enregistrement W4251818071 · doi:10.5194/gmdd-8-3861-2015

Evaluation of the Community Multiscale Air Quality (CMAQ) model v5.0 against size-resolved measurements of inorganic particle composition across sites in North America

2015· preprint· en· W4251818071 sur OpenAlexaffabout
Christopher G. Nolte, K. Wyat Appel, James T. Kelly, Prakash V. Bhave, Kathleen M. Fahey, Jeffrey L. Collett, Leiming Zhang, J. O. Young

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesUniversity of South FloridaColorado State UniversityOffice of Research and DevelopmentU.S. Environmental Protection Agency
Mots-clésCMAQEnvironmental scienceAtmospheric sciencesAerosolAir quality indexParticle-size distributionParticle (ecology)Particle sizeParticulatesSampling (signal processing)MeteorologyChemistryGeographyPhysicsGeologyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. This work evaluates particle size-composition distributions simulated by the Community Multiscale Air Quality (CMAQ) model using Micro-Orifice Uniform Deposit Impactor (MOUDI) measurements at 18 sites across North America. Size-resolved measurements of particulate SO42−, NO3−, NH4+, Na+, Cl−, Mg2+, Ca2+ and K+ are compared to CMAQ model output for discrete sampling periods between 2002 and 2005. The observation sites were predominantly in remote areas (e.g. National Parks) in the United States and Canada, and measurements were typically made for a period of roughly one month. For SO42− and NH4+, model performance was consistent across the US and Canadian sites, with the model slightly overestimating the peak particle diameter and underestimating the peak particle concentration compared to the observations. Na+ and Mg2+ size distributions were generally well represented at coastal sites, indicating reasonable simulation of emissions from sea spray. CMAQ is able to simulate the displacement of Cl− in aged sea spray aerosol, though the extent of Cl− depletion relative to Na+ is often underpredicted. The model performance for NO3− exhibited much more site-to-site variability than that of SO42− and NH4+, with the model ranging from an underestimation to overestimation of both the peak diameter and peak particle concentration across the sites. Computing PM2.5 from the modeled size distribution parameters rather than by summing the masses in the Aitken and accumulation modes resulted in differences in daily averages of up to 1 μg m−3 (10%), while the difference in seasonal and annual model performance compared to observations from the IMPROVE, CSN and AQS networks was very small. Two updates to the CMAQ aerosol model – changes to the assumed size and mode width of emitted particles and the implementation of gravitational settling – resulted in small improvements in modeled size distributions.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,332
Score d'incertitude au seuil0,659

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,152
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,178 · 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

Citations1
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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