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Enregistrement W4324138010 · doi:10.5194/acp-2023-3-rc1

Comment on acp-2023-3

2023· peer-review· en· W4324138010 sur OpenAlexaboutno aff
Qindan Zhu, Bryan Place, Eva Y. Pfannerstill, Tong Sha, Huanxin Zhang, Jun Wang, Clara M. Nussbaumer, P. J. Wooldridge, Benjamin C. Schulze, Caleb Arata, Anthony Bucholtz, John H. Seinfeld, Allen H. Goldstein, R. C. Cohen

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepeer-review
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVehicle emissions and performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Oceanic and Atmospheric AdministrationAlexander von Humboldt-StiftungCalifornia Air Resources Board
Mots-clésSan JoaquinEddy covarianceEmission inventoryAir quality indexAir pollutionEnvironmental scienceFlux (metallurgy)OzoneAtmospheric sciencesSoil waterNitrogen oxidesMeteorologyChemistryPhysicsEcosystemSoil scienceWaste management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Nitrogen oxides (NOx) are principle components of air pollution and serve as important ozone precursors. As the San Joaquin Valley (SJV) experiences some of the worst air quality in the United States, reducing NOx emissions is a pressing need, yet quantifying current emissions is complicated due to a mixture of mobile and agriculture sources. We performed airborne eddy covariance flux measurements during the Re-Evaluating the Chemistry of Air Pollutants in CAlifornia (RECAP-CA) field campaign in June 2021. Combining footprint calculations and land cover statistics, we disaggregate the observed fluxes into component fluxes characterized by three different land cover types. On average we find emissions of 2.95 mg m-2 h-1 over highways, 1.24 mg m-2 h-1 over urban areas and 0.79 mg m-2 h-1 over croplands. The calculated NOx emissions using flux observations are utilized to evaluate anthropogenic emission inventories and soil NOx emission schemes. We show that two anthropogenic inventories for mobile sources, EMFAC (EMssion FACtor) and FIVE (Fuel-based Inventory for Vehicle Emissions), yield similar agreement with emissions derived from measured fluxes over urban regions with 24 % and 22 % low bias, respectively. Three soil NOx schemes, including MEGAN v3 (Model of Emissions of Gases and Aerosols from Nature), BEIS v3.14 (Biogenic Emission Inventory System) and BDISNP (Berkeley Dalhousie Iowa Soil NO Parameterization), show substantial underestimates over the study domain. Compared to the cultivated soil NOx emissions derived from measured fluxes, MEGAN and BEIS are lower by more than one order of magnitude and BDISNP is lower by a factor of 2.7. Despite the low bias, observed soil NOx emissions and BDISNP present a similar spatial pattern as well as temperature dependence. We conclude that soil NOx is a key feature of the NOx emissions in the SJV and that a state-of-the-science model of these emissions is needed to simulate emissions for modeling air quality in the region.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,337
Score d'incertitude au seuil0,946

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0290,014
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,3370,319

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,254 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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