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Enregistrement W4282977636 · doi:10.5194/amt-15-3593-2022

Performance of open-path lasers and Fourier transform infrared spectroscopic systems in agriculture emissions research

2022· article· en· W4282977636 sur OpenAlexaff
Mei Bai, Zoë Loh, David Griffith, D. Turner, Richard Eckard, Robert Edis, O. T. Denmead, G. W. Bryant, Clare Paton‐Walsh, Matthew Tonini, S. M. McGinn, Deli Chen

Notice bibliographique

RevueAtmospheric measurement techniques · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesUniversity of MelbourneUniversity of WollongongACT Government
Mots-clésTrace gasGreenhouse gasMethaneEnvironmental scienceFourier transform infrared spectroscopyAtmosphere (unit)Atmospheric dispersion modelingInfraredDispersion (optics)Nitrous oxideAtmospheric sciencesChemistryMeteorologyPhysicsAir pollutionOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. The accumulation of gases into our atmosphere is a growing global concern that requires considerable quantification of the emission rates to mitigate the accumulation of gases in the atmosphere, especially the greenhouse gases (GHGs). In agriculture there are many sources of GHGs that require attention in order to develop practical mitigation strategies. Measuring these GHG sources often relies on highly technical instrumentation originally designed for applications outside of the emissions research in agriculture. Although the open-path laser (OPL) and open-path Fourier transform infrared (OP-FTIR) spectroscopic techniques are used in agricultural research currently, insight into their contributing error to emissions research has not been the focus of these studies. The objective of this study was to assess the applicability and performance (accuracy and precision) of OPL and OP-FTIR spectroscopic techniques for measuring gas mole fractions from agricultural sources. We measured the mole fractions of trace gases methane (CH4), nitrous oxide (N2O), and ammonia (NH3), downwind of point and area sources with a known release rate. The mole fractions measured by OP-FTIR and OPL were also input into models of atmospheric dispersion (WindTrax) allowing the calculation of fluxes. Trace gas release recoveries with WindTrax were examined by comparing the ratio of estimated and known fluxes. The OP-FTIR provided the best performance regarding stability of drift in stable conditions. The CH4 OPL accurately detected the low background (free-air) level of CH4; however, the NH3 OPL was unable to detect the background values <10 ppbv. The dispersion modelling using WindTrax coupled with open-path measurements can be a useful tool to calculate trace gas fluxes from the well-defined source area.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,234 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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