Estimating the summertime tropospheric ozone distribution over North America through assimilation of observations from the Tropospheric Emission Spectrometer
Notice bibliographique
Résumé
We assimilate ozone and CO retrievals from the Tropospheric Emission Spectrometer (TES) for July and August 2006 into the GEOS‐Chem and AM2‐Chem models. We show that the spatiotemporal sampling of the TES measurements is sufficient to constrain the tropospheric ozone distribution in the models despite their different chemical and transport mechanisms. Assimilation of TES data reduces the mean differences in ozone between the models from almost 8 ppbv to 1.5 ppbv. Differences between the mean model profiles and ozonesonde data over North America are reduced from almost 30% to within 5% for GEOS‐Chem, and from 40% to within 10% for AM2‐Chem, below 200 hPa. The absolute biases are larger in the upper troposphere and lower stratosphere (UT/LS), increasing to 10% and 30% in GEOS‐Chem and AM2‐Chem, respectively, at 200 hPa. The larger bias in the UT/LS reflects the influence of the spatial sampling of TES, the vertical smoothing of the TES retrievals, and the coarse vertical resolution of the models. The largest discrepancy in ozone between the models is associated with the ozone maximum over the southeastern USA. The assimilation reduces the mean bias between the models from 26 to 16 ppbv in this region. In GEOS‐Chem, there is an increase of about 11 ppbv in the upper troposphere, consistent with the increase in ozone obtained by a previous study using GEOS‐Chem with an improved estimate of lightning NOx emissions over the USA. Our results show that assimilation of TES observations into models of tropospheric chemistry and transport provides an improved description of free tropospheric ozone.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».