Comment on egusphere-2025-429
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Over the past few decades, ozone risk assessments for vegetation have been developed based on stomatal O3 flux since this metric is more biologically meaningful than the traditional concentration-based approaches. However, uncertainty remains in the ability to simulate stomatal O3 fluxes accurately. Here, we investigate stomatal O3 fluxes simulated by six common air pollution deposition models across various land cover types worldwide. The Tropospheric Ozone Assessment Report (TOAR) database, a large collection of measurements worldwide, provides hourly O3 concentration and meteorological data which are used to drive the models at 9 sites. The models estimated summertime O3 deposition velocities of between 0.5–0.8 cm s-1, mostly in agreement with the literature. Simulations of canopy conductance (Gst) showed differences between models that varied by land cover type with correlation coefficients of 0.75, 0.80 and 0.85 for forests, crops and grasslands. The model differences were determined by especially soil moisture and VPD depending upon the model constructs. Finally, the range of PODy simulations at each site across models was most in agreement for crops (3 to 11 mmol O3 m-2) < forests (10 to 23 mmol O3 m-2) < grasslands (24 to 26 mmol O3 m-2). Nevertheless, ensemble model median response estimates gave results consistent with the literature in terms of those sites where O3 damage is most likely to occur. Overall, this study is an important first step in developing and evaluating tools for broad-scale assessment of O3 impact on vegetation within the framework of TOAR phase II.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,019 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,465 | 0,335 |
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 ».