MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2083222449 · doi:10.5194/amt-8-4171-2015

Comparison of nitric oxide measurements in the mesosphere and lower thermosphere from ACE-FTS, MIPAS, SCIAMACHY, and SMR

2015· article· en· W2083222449 sur OpenAlexafffund
Stefan Bender, Miriam Sinnhuber, T. von Clarmann, G. P. Stiller, B. Funke, M. López‐Puertas, Kristell Pérot, Kaley A. Walker

Notice bibliographique

RevueAtmospheric measurement techniques · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric Ozone and Climate
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversität BremenHelmholtz-GemeinschaftCentre National d’Etudes SpatialesCanadian Space AgencyDeutsche ForschungsgemeinschaftTekesEuropean Space Agency
Mots-clésSCIAMACHYThermosphereAtmospheric soundingAtmospheric sciencesAltitude (triangle)Earth's magnetic fieldEnvironmental scienceMesosphereMeteorologyRemote sensingStratosphereTropospherePhysicsIonosphereGeographyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. We compare the nitric oxide measurements in the mesosphere and lower thermosphere (60 to 150 km) from four instruments: the Atmospheric Chemistry Experiment–Fourier Transform Spectrometer (ACE-FTS), the Michelson Interferometer for Passive Atmospheric Sounding (MIPAS), the SCanning Imaging Absorption spectroMeter for Atmospheric CHartographY (SCIAMACHY), and the Sub-Millimetre Radiometer (SMR). We use the daily zonal mean data in that altitude range for the years 2004–2010 (ACE-FTS), 2005–2012 (MIPAS), 2008–2012 (SCIAMACHY), and 2003–2012 (SMR). We first compare the data qualitatively with respect to the morphology, focussing on the major features, and then compare the time series directly and quantitatively. In three geographical regions, we compare the vertical density profiles on coincident measurement days. Since none of the instruments delivers continuous daily measurements in this altitude region, we carried out a multi-linear regression analysis. This regression analysis considers annual and semi-annual variability in the form of harmonic terms and inter-annual variability by responding linearly to the solar Lyman-α radiation index and the geomagnetic Kp index. This analysis helps to find similarities and differences in the individual data sets with respect to the inter-annual variations caused by geomagnetic and solar variability. We find that the data sets are consistent and that they only disagree on minor aspects. SMR and ACE-FTS deliver the longest time series in the mesosphere, and they agree with each other remarkably well. The shorter time series from MIPAS and SCIAMACHY also agree with them where they overlap. The data agree within 30 % when the number densities are large, but they can differ by 50 to 100 % in some cases.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,083
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,196 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations21
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAtmospheric measurement techniquesMême sujetAtmospheric Ozone and ClimateTravaux en français237 207