Measurement of low‐altitude CO over the Indian subcontinent by MOPITT
Notice bibliographique
Résumé
We show that the dayside MOPITT retrievals in the lower troposphere can provide useful information on surface sources of atmospheric CO over the Indian subcontinent. We find that MOPITT retrievals at 850 hPa show localized enhancements over the Indian subcontinent, which correlate with similar enhancements seen in the tropospheric NO 2 columns from the SCIAMACHY instrument. In particular, high concentrations of CO over the Indo‐Gangetic basin and some prominent cities are captured in the lower‐tropospheric retrievals in spring. MOPITT averaging kernels (normalized to take into account the absorber amounts in the layers) indicate that the retrievals are sensitive to CO in the lower troposphere. In winter, MOPITT retrievals at 850 hPa can detect the strongest source areas over the eastern states of Bihar and West Bengal, thus confirming the so‐called “Bihar pollution pool,” which was detected earlier in the aerosol measurements by the multiangle imaging spectroradiometer (MISR) aboard Terra. The pollution features are consistent with the spatial distribution of CO emissions in India, as reflected in the GEOS‐Chem simulation of CO. Furthermore, these lower‐tropospheric features in the simulation are still present after smoothing the modeled fields using the MOPITT averaging kernels and a priori profile, demonstrating that the retrievals do have sensitivity in the lower troposphere. This work indicates that although MOPITT retrievals are often most sensitive to CO in the middle and upper troposphere, they do provide information on lower‐tropospheric CO in selected continental regions with strong thermal contrast and could be useful for pollution studies.
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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».