Evaluating the reliability of UAV-based carbon dioxide measurements in the lower troposphere
Notice bibliographique
Résumé
Vertical profiles of carbon dioxide (CO 2 ) were captured in rural Ontario, Canada, using an Aeroqual Series 500 monitor mounted onboard an Uncrewed Aerial Vehicle (UAV). Measurements at various altitudes within the Transport Canada regulations height limit (5 m – 95 m) were compared to simultaneous measurements taken by an identical sensor at ground-level. Results demonstrate a high degree of agreement between onboard and ground-level observations, with a mean different of -6.02 ppm, and the majority of differences falling within the sensor’s factory calibration accuracy (±10 ppm + 5%). The study also demonstrates the ability to capture the homogeneity of CO 2 in the lower troposphere, with Intraclass Correlation Coefficients (ICC) exceeding 0.75 at all altitudes, without the addition of turbulence by UAV flight. The vertical profiles captured in this study validate the use of UAV-based measurements for understanding the distribution and transport of greenhouse gases near the surface of the Earth. This research has implications for routine air quality monitoring to improve atmospheric models, environmental impact assessments and the development of targeted emission reduction strategies. • Vertical profiles of CO2 were captured at two sites in rural Ontario, Canada, using UAV-mounted handheld monitors. • UAV-based measurements showed strong agreement across various altitudes (5 m to 95 m) with simultaneous ground-level measurements taken by an identical sensor. • Study confirms UAV-based monitoring can reliably capture the homogeneity of CO2 concentrations in the lower troposphere.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».