Description and validation of a limb scatter retrieval method for Odin/OSIRIS
Notice bibliographique
Résumé
In this paper we present the Modified Onion Peeling (MOP) inversion method, which is for the first time used to retrieve vertical profiles of stratospheric trace gases from Odin/OSIRIS limb scatter measurements. Since the original publication of the method in 2002, the method has undergone major modifications discussed here. The MOP method now uses a spectral microwindow for the NO2 retrieval, instead of the wide UV‐visible band used for the ozone, air, and aerosol retrievals. We give a brief description of the algorithm itself and show its performance with both simulated and real data. Retrieved ozone and NO2 profiles from the OSIRIS measurements were compared with data from the GOMOS and HALOE instruments. No more than 5% difference was found between OSIRIS daytime and GOMOS nighttime ozone profiles between 21 and 45 km. The difference between OSIRIS and HALOE sunset NO2 mixing ratio profiles was at most 25% between 20 and 40 km. The neutral air density was compared with the ECMWF analyzed data and around 5% difference was found at altitudes from 20 to 55 km. However, OSIRIS observations yield as much as 80% greater aerosols number density than GOMOS observations between 15 and 35 km. These validation results indicate that the quality of MOP ozone, NO2, and neutral air is good. The new version of the method introduced here is also easily expanded to retrieve additional species of interest.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 ».