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Enregistrement W4317739110 · doi:10.3390/rs15030641

Study on the Boundary Layer of the Haze at Xianyang Airport Based on Multi-Source Detection Data

2023· article· en· W4317739110 sur OpenAlexaff
Ming Hu, Minzhong Wang, Lianhui Gao, Yijia Qian, Mingliang Gao, Abdellah Chehri

Notice bibliographique

RevueRemote Sensing · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric aerosols and clouds
Établissements canadiensRoyal Military College of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHazeEnvironmental scienceMicrowave radiometerPlanetary boundary layerWind speedAtmospheric sciencesMeteorologyRelative humiditySensible heatSink (geography)Remote sensingRadiometerTurbulenceGeographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To reveal the high-resolution atmospheric and statistical characteristics of haze events within the boundary layer (BL) in different months, this study conducted a combined detection experiment using a wind-profiling radar, a microwave radiometer, and an ambient particulate monitor on 1230 haze events occurring at Xianyang Airport from 2016 to 2021. First, the boundary layer heights (BLHs) of the haze events were calculated using the atmospheric refractive index structure constant, wind direction and speed, and these were verified against reanalysis data from ERA-Interim. Spatial–temporal evolution and statistical characteristics of temperature, and relative humidity and horizontal wind during haze events, were then analyzed. Finally, the relationships between the BLH and AQI (air quality index) and PM2.5 during the haze events were analyzed. The results indicate that the average BLHs during haze events at Xianyang Airport were generally lower than 1000 m. Moreover, the average BLHs in December and January were distributed in the range of 200–600 m, and lower than that in June and July, in a range of 500–1100 m. Furthermore, the maximum value of the average BLH appears at 13:00–15:00. When the temperature was low in the morning, the stratification difference was small and the sensible heat flux between ground and air was still weak, leading to a low BLH value. Meanwhile, when the air quality was poor, the relative humidity was relatively large, and the corresponding AQI and PM2.5 were very large. Subsequently, when the temperature gradually increased with time, the heat flux and the average BLH also gradually increased. Moreover, the relative humidity within the BL decreased, and the corresponding AQI and PM2.5 also gradually decreased, with the corresponding air quality improving accordingly. The results obtained herein provide a key reference for the preparedness of haze events.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,214 · 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'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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