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Enregistrement W4405987634 · doi:10.1080/10962247.2024.2447458

Incorporation of RLINE into AERMOD: An update and evaluation for mobile source applications

2025· article· en· W4405987634 sur OpenAlexaff
R. C. Owen, David Heist, Michelle Snyder, Rebecca G. Miller, L.A. Kent, Melissa Buechlein, Ed Carr

Notice bibliographique

RevueJournal of the Air & Waste Management Association · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueBluetooth and Wireless Communication Technologies
Établissements canadiensWSP (Canada)
Organismes subventionnairesOak Ridge Institute for Science and EducationFederal Highway AdministrationOffice of Research and DevelopmentU.S. Environmental Protection Agency
Mots-clésAERMODEnvironmental scienceWaste managementComputer scienceEngineeringAir pollutionChemistryAtmospheric dispersion modeling

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The R-LINE model, which was released in 2013 as a stand-alone model for roadway-type applications and was based on a set of newly developed dispersion curves, exhibited favorable model performance in a limited set of evaluations (Heist et. al, 2013, Snyder et al. Citation2013, Venkatram et al. Citation2013). In 2019, the R-LINE model was incorporated as the RLINE source type in EPA’s preferred near-field dispersion model AERMOD. Since its inclusion in AERMOD, the RLINE source type has been tested and compared to other AERMOD source types using multiple data sets and transportation studies. The outcome of these tests is a need to revisit the dispersion parameters used in the original RLINE dispersion curves to address performance issues suggested by comparisons to AREA and VOLUME source types in AERMOD. The work presented here includes corrections to the RLINE vertical wind profiling, harmonization of several aspects of the RLINE formulation with AERMOD’s AREA and VOLUME source types (i.e. the addition of terrain and meander weighting), and updates to the RLINE dispersion parameterization based on a computational optimization routine. The updated RLINE source type is compared with AREA and VOLUME estimates for two hot-spot transportation studies. RLINE modeled estimates are also reevaluated with two of the previous evaluation studies and two additional tracer studies. The updated RLINE formulation leads to improved performance in most cases and closer comparison with the AREA and VOLUME sources.Implication Statement The RLINE source type was recently added by the EPA to the AERMOD model as a “preferred” model option. Thus, the RLINE source type is now available to the air quality modeling community as a modeling option without any approval required. This paper explains recent changes to the model formulation and provides both an updated and expanded model evaluation. For the updated evaluation, we compare the three AERMOD source types (RLINE, AREA, and VOLUME) for two tracer databases used when the RLINE source was initially created (Caltrans 99 and Idaho Falls). We also add model evaluations for two “new” databases (GM Sulfate and Berkeley Freeway Experiment) to expand the assessments of model performance. Additionally, two model intercomparisons are examined, comparing design concentrations for two real-world highway hot-spot projects for RLINE against the AREA and VOLUME sources, which shows much better agreement between the three source types with the updated RLINE model. The work is essential for dispersion model practitioners to understand the specifics of RLINE’s model formulation as well as its performance against the other two AERMOD source types typically used for modeling roadway emissions.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,263 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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