Towards a 16-year surface reanalysis of air quality over North America using EnOI
Notice bibliographique
Résumé
The technique of EnOI has been used to produce operational surface air quality analysis at Environment and Climate Change Canada since 2022 (a simpler assimilation technique was used from 2003 to 2012). We have adopted an ensemble modeling of the background error covariance, based on air quality forecasts of GEM-MACH over the previous two months. The error correlations obtained from these ensembles are anisotropic and non-homogeneous, capturing the effects of topography, large water surfaces, valleys, major highways, and local sources, but are not as such flow-dependent. Error variances are also modeled using empirical relationship obtained from innovation covariance and concentrations. Other parameters of the analyis system are estimated minimizing the analysis error variance as perceived using cross-validation. This analysis scheme has distinct computational advantage as it does not require additional forecasting costs, and yet provide an accurate and optimized analysis using anisotropic non-homogeneous correlations. In this talk we will present the methodology and some result of operational implementation. In reanaysis mode it is even more accurate than the operational implementation. Because it is computationally fast, it allows easily for reanalyses over decades. Early results of a 16 year reanalysis (2001-2017) will be also be presented.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».