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Enregistrement W2118725015 · doi:10.5194/amt-4-547-2011

SCIAMACHY stratospheric aerosol extinction profile retrieval using the OMPS/LP algorithm

2011· article· en· W2118725015 sur OpenAlexaff
Ghassan Taha, Didier Rault, Robert Loughman, Adam Bourassa, Christian von Savigny

Notice bibliographique

RevueAtmospheric measurement techniques · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric Ozone and Climate
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesUniversität BremenLangley Research CenterNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésSCIAMACHYAerosolOccultationEnvironmental scienceRemote sensingExtinction (optical mineralogy)Standard deviationMeteorologyAtmospheric sciencesAlgorithmMathematicsGeologyTropospherePhysicsOpticsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. The Ozone Mapper and Profiler Suite, Limp Profiler (OMPS/LP) algorithm is used to retrieve ozone concentration and aerosol extinction profiles using a series of 120 SCIAMACHY limb measurements collocated with SAGE II solar occultation events. The primary goal of the study is to ascertain the capability of the OMPS/LP retrieval algorithm to accurately retrieve the vertical distribution of stratospheric aerosol extinction coefficient so as to better account for aerosol effects in the ozone profiling retrieval process. Using simulated radiances, we show that the aerosol extinction coefficient can be retrieved from limb scatter measurements within 5% and a standard deviation better than 15%, which is more than sufficient to improve the OMPS/LP ozone products to be used as Environmental Data Records. We also illustrate the ability of SCIAMACHY limb measurements to retrieve stratospheric aerosol extinction profiles with accuracy comparable to other instruments. The retrieved aerosol extinction profiles agree with collocated SAGE II measurements on average to within 25%, with a standard deviation of 35%.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,887
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,180 · 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'étudeAutre devis
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

Citations49
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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