Assimilation of IASI satellite CO fields into a global chemistry transport model for validation against aircraft measurements
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. This work evaluates the IASI CO product against independent in-situ aircraft data from the MOZAIC program and the POLARCAT aircraft campaign. The validation is carried out by analysing the impact of assimilation of eight months of IASI CO columns retrieved for the period of May to December 2008 into the global chemistry transport model LMDz-INCA. A modelling system based on a sub-optimal Kalman filter was developed and a specific treatment that takes into account the representativeness of observations at the scale of the model grid is applied to the IASI CO columns and associated errors before their assimilation in the model. Comparisons of the assimilated CO profiles with in situ CO measurements indicate that the assimilation leads to a considerable improvement of the model simulations in the middle troposphere as compared with a control run with no assimilation. Model biases in the simulation of background values are reduced and improvement in the simulation of very high concentrations is observed. The improvement is due to the transport by the model of the information present in the IASI CO retrievals. Our analysis also shows the impact of assimilation of CO on the representation of transport into the Arctic region during the POLARCAT summer campaign. A considerable increase in CO mixing ratios over the Asian source region was observed when assimilation was used leading to much higher values of CO during the cross-pole transport episode. These higher values are in good agreement with data from the POLARCAT flights that sampled this plume.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».