Observations of near‐surface carbon monoxide from space using MOPITT multispectral retrievals
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Using both thermal infrared (TIR) and near infrared (NIR) channels of MOPITT (Measurements of Pollution in the Troposphere) on EOS‐Terra, we demonstrate the first coincident multispectral retrievals of carbon monoxide (CO) from space. Exploiting both TIR and NIR channels has been possible due to recent progress in characterizing NIR channel radiance errors. This has allowed us to trade off sensitivity to near surface CO for larger random errors in the combined retrieval. By examining retrieval diagnostics such as DFS (degrees of freedom for signal) and averaging kernels for the multispectral retrieval (TIR + NIR) as compared to the TIR‐only retrieval, we find that adding the NIR channel to the retrieval significantly increases sensitivity to CO, especially near the surface, but with high spatial variability due to surface albedo variations. The cases with the largest increases in DFS are over regions with low thermal contrast between the surface and lower atmosphere. In the tropics (23.4°S–23.4°N), the fraction of daytime land cases with at least 0.4 DFS in the surface layer (surface to 800 hPa) is 20% for TIR‐only retrievals compared to 59% for multispectral retrievals. Vertical resolution for the surface layer is also improved, in some cases from around 6 km for TIR‐only to roughly 1 km for TIR + NIR. Since we apply a single a priori CO profile (unlike MOPITT V4) and error covariance in all the retrievals reported here, these increases are due solely to the addition of the NIR channel. Enhanced sensitivity to near surface CO is especially evident in a case study for central/east Asia where source regions for urban areas with high population density are clearly identifiable. Although these retrievals are still a research product and require further validation and scientific evaluation, they demonstrate the increased sensitivity to CO in the lowermost troposphere that can be obtained from multispectral MOPITT data.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle