A database of modeled gridded dry deposition velocities for 45 gaseous species and three particle size ranges across North America
Notice bibliographique
Résumé
The dry deposition process refers to the flux loss of an atmospheric pollutant due to uptake of the pollutant by the earth's surfaces. Dry deposition flux of a chemical species is typically calculated as the product of its surface-layer concentration and its dry deposition velocity (Vd). Field measurement based Vd data are very scarce or do not exist for many chemical species considered in chemistry transport models. In the present study, gaseous and particulate dry deposition schemes were applied to generate a database of hourly Vd for 45 gaseous species and three particle size ranges for two years (2016–2017) at a 15 km by 15 km horizontal resolution across North America. Hourly Vd of the 45 gaseous species ranged from < 0.001 to 4.6 cm s−1 across the whole domain, with chemical species-dependent median (mean) values being in the range of 0.018–1.37 cm s−1 (0.05–1.43 cm s−1). The spatial distributions of the two-year average Vd showed values higher than 1–3 cm s−1 for those soluble and reactive species over certain land types. Soluble species have the highest Vd over water surfaces, while insoluble but reactive species have the highest Vd over forests. Hourly Vd of PM2.5 across the whole domain ranged from 0.039 to 0.75 cm s−1 with median (mean) value of 0.18 (0.20) cm s−1, while the mean Vd for PM2.5–10 is twice that of PM2.5. Uncertainties in the modeled Vd are typically on the order of a factor of 2.0 or larger, which needs to be considered when applying the dataset in other studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».