Supplementary material to "A Modified Gaussian Plume Model for Mobile in situ Greenhouse Gas Measurements"
Notice bibliographique
Résumé
Information S1. Developing the asymmetric correction functionFrom the controlled release experiment, we noticed the severity of the asymmetric smoothing to the observed plumes caused by the LGR UGGA's lower flow rate and high mean residence time.The function we used to model the instrument response is an asymmetric function which is similar to a lognormal distribution.This function was chosen because the characteristic variables, σ and μ, move the function's vertical and horizontal components of the local maxima independently.We then determined a linear speed dependence for the hand fitted μ parameters which best matched observed concentrationdistance plumes from the controlled release experiment with a simple linear regressions.Then, we determined a linear relation between the fitted σ and μ values.These speed dependent smoothing factors were then extrapolated to zero velocity, and then these parameter values ( σ = 0.517, μ = 2.57) were taken to the time ordinate parameters, or smooth ing coefficients concentration-time inversion tests.Middling values between the fitted parameters, ( σ = 0.65, μ = 2.2) were used for the concentration-distance plumes.Both are shown in Figure S1.We normalize the function across a specified window length, which when convolved with an enhancement plume shape, results in an asymmetrically skewed curve with the same enhancement area as the original curve. S1.1 Asymmetric smoothing and comparing quasi-coincidental plume transects.During another mobile field campaign measuring plumes at the Petrolia landfill near Petrolia, Ontario, the LGR UGGA instrument was deployed in a rented vehicle as a mobile GHG labratory.The same Airmar WX220 was used as a GPS receiver in this setup.To compare quasi-coincidental observations, the UGGA equipped vehicle drove ~30m behind the ECCC Picarro vehicle through the same methane plume from transects recorded at 17:11 UTC on 2021-09-19 1 .We determined a temporal offset to align centre of each peak, and then convolved a the Picarro plume, interpolated to 1 second intervals, with the smoothing windows, and the results are shown in Figure S1.The r 2 coefficient for the observations increases from 0.29 for the Picarro observations and the UGGA , to 0.9 for the smoothed plume.This represents a significant improvement in the comparability of quasi-coincidental observations.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».