Source-specific bias correction of US background and anthropogenic ozone modeled in CMAQ
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. United States (US) background ozone (O3) is the counterfactual O3 that would exist with zero US anthropogenic emissions. Estimates of US background O3 typically come from chemical transport models (CTMs), but different models vary in their estimates of both background and total O3. Here, a measurement–model data fusion approach is used to estimate CTM biases in US anthropogenic O3 and multiple US background O3 sources, including natural emissions, long-range international emissions, short-range international emissions from Canada and Mexico, and stratospheric O3. Spatially and temporally varying bias correction factors adjust each simulated O3 component so that the sum of the adjusted components evaluates better against observations compared to unadjusted estimates. The estimated correction factors suggest a seasonally consistent positive bias in US anthropogenic O3 in the eastern US, with the bias becoming higher with coarser model resolution and with higher simulated total O3, though the bias does not increase much with higher observed O3. Summer average US anthropogenic O3 in the eastern US was estimated to be biased high by 2, 7, and 11 ppb (11 %, 32 %, and 49 %) for one set of simulations at 12, 36, and 108 km resolutions and 1 and 6 ppb (10 % and 37 %) for another set of simulations at 12 and 108 km resolutions. Correlation among different US background O3 components can increase the uncertainty in the estimation of the source-specific adjustment factors. Despite this, results indicate a negative bias in modeled estimates of the impact of stratospheric O3 at the surface, with a western US spring average bias of −3.5 ppb (−25 %) estimated based on a stratospheric O3 tracer. This type of data fusion approach can be extended to include data from multiple models to leverage the strengths of different data sources while reducing uncertainty in the US background ozone estimates.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».