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Enregistrement W4415173650 · doi:10.1029/2025gl116033

Summertime Diurnal Variability of Formaldehyde Over the Contiguous United States: Constraints From Pandonia Global Network

2025· article· en· W4415173650 sur OpenAlexaff
Tianlang Zhao, Jingqiu Mao, Xiaoyi Zhao, Apoorva Pandey, Viral Shah, K. Emma Knowland, Jennifer Kaiser, Martin Tiefengraber, Manuel Gebetsberger, Alexander Cede, Elena Spinei, T. F. Hanisco

Notice bibliographique

RevueGeophysical Research Letters · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesNuclear Safety and Security CommissionOffice of Experimental Program to Stimulate Competitive ResearchLangley Research CenterNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésTroposphereDiurnal cycleDiurnal temperature variationPlanetary boundary layerOzone Monitoring InstrumentGeostationary orbitSatelliteFormaldehydeTropospheric ozone

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The diurnal cycle of Formaldehyde (HCHO) provide critical insights into tropospheric photochemistry. Here we use tropospheric HCHO retrievals from the Pandonia Global Network (PGN), combined with NASA's GEOS Composition Forecast (GEOS‐CF) model to understand the diurnal variation of summertime HCHO across the contiguous US. While PGN HCHO tropospheric column (HCHO trop ) shows a weak diurnal cycle in most regions, a distinct midday peak is found at the urban sites of Southern US (mainly in Houston), likely driven by highly reactive VOC emissions. For the vertical profile of HCHO mixing ratio within the Planetary Boundary Layer (PBL), PGN shows a significant decrease from 0.5 to 2 km while GEOS‐CF exhibits an excessively well‐mixed vertical shape. This discrepancy in HCHO profile leads to an overestimated HCHO trop in GEOS‐CF in Northeast Coastal US and Southeast US. These findings offer valuable insights for interpreting geostationary satellite observations and understanding model biases in surface ozone (O 3 ).

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,196
Score d'incertitude au seuil0,389

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,261 · 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'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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