Data fusion of modelled and-measured deposition in the U.S. and Canada, part I: Description of methodology and validation of wet deposition of sulfur and nitrogen
Notice bibliographique
Résumé
This study constitutes Part I of the ADAGIO project (Atmospheric Deposition Analysis Generated by Integrating Observations into model), initiated by Environment and Climate Change Canada (ECCC) to improve the accuracy of sulfur (S), nitrogen (N), and ozone deposition estimates across Canada and the United States. Using deterministic data fusion , it combines numerical models and ground-level observations to generate seasonal objective analyses (OAs) for twelve chemical species, including gases, particulates, and precipitation species, over multiple years (2010, 2013, 2014, 2015, 2016, 2019). OAs are computed seasonally to enable high-resolution estimates of annual total deposition, validate air quality models, assess model errors, and evaluate ecosystem impacts, such as acidification and eutrophication . ADAGIO employs Optimal Interpolation, optimized through sensitivity tests, to integrate measurements with archived outputs from ECCC’s GEM-MACH regional air quality model. The ADAGIO project spans three papers, addressing wet deposition (pollutants in precipitation), dry deposition (gas and particles deposited onto surfaces), and total annual deposition (wet and dry combined). Objectives of ADAGIO include deriving total annual N and S deposition over North America and comparing seasonal OAs with model outputs to identify biases and errors. Part I, presented here, focuses on wet deposition and represents the first application of optimal interpolation for fusing wet deposition estimates with observational data over a continental scale. This innovative approach using OI marks a significant advancement in deposition data fusion methodologies over North America
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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 | 0,000 |
| 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 ».