<title>New technique for remote sensing of air pollution in the lower troposphere</title>
Notice bibliographique
Résumé
A new technique for measuring air pollutants in the lower part of the troposphere has been developed. The technique is based on Fourier-transform infrared (FTIR) spectroscopy, which is used to measure the atmospheric thermal emission from gases beneath uniform cloud cover. The cloud acts as a cold background emission source against which the emission from gases in the warmer atmosphere beneath the cloud may be detected. The region of the infrared spectrum near 2400 cm<SUP>-1</SUP>, which is nearly void of significant atmospheric water vapour emission, is used to infer the cloud base temperature. The FASCOD3 atmospheric transmission code is used to simulate the background emission spectrum below the cloud, which is then subtracted from the measured spectrum to yield the thermal emission band of a particular gas. Based on the band intensity, the average concentration of the gas in the lower atmosphere may be determined. In order to have sufficient detection sensitivity, the cloud base must exceed an altitude of about 1 km. The gases that have been successfully measured with this technique include tropospheric ozone, carbon dioxide, carbon monoxide and nitrous oxide. By comparing the tropospheric ozone amounts to the surface amounts measured with an ozone analyser over the past two summers, it was discovered that the ozone residing in the lower troposphere sometimes has a concentration that is nearly twice the value recorded at the surface. This result has important implications concerning air pollution models, which normally incorporate ozone amounts from meteorological stations at the surface.
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 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 ».