MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2132890687 · doi:10.5194/acp-13-11441-2013

A global ozone climatology from ozone soundings via trajectory mapping: a stratospheric perspective

2013· article· en· W2132890687 sur OpenAlexafffundabout
Jane Liu, D. W. Tarasick, Vitali Fioletov, C. A. McLinden, Tianliang Zhao, Sunling Gong, Christopher E. Sioris, J. J. Jin, Guiping Liu, Omid Moeini

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric Ozone and Climate
Établissements canadiensYork UniversityUniversity of TorontoEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Oceanic and Atmospheric Administration
Mots-clésOzoneDepth soundingEnvironmental scienceNorthern HemisphereClimatologyLongitudeAltitude (triangle)SatelliteAtmospheric sciencesLatitudeStratosphereTrajectoryMeteorologyGeologyGeographyGeodesyPhysicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. This study explores a domain-filling trajectory approach to generate a global ozone climatology from relatively sparse ozonesonde data. Global ozone soundings comprising 51 898 profiles at 116 stations over 44 yr (1965–2008) are used, from which forward and backward trajectories are calculated from meteorological reanalysis data to map ozone measurements to other locations and so fill in the spatial domain. The resulting global ozone climatology is archived monthly for five decades from the 1960s to the 2000s on a grid of 5° × 5° × 1 km (latitude, longitude, and altitude), from the surface to 26 km altitude. It is also archived yearly for the same period. The climatology is validated at 20 selected ozonesonde stations by comparing the actual ozone sounding profile with that derived through trajectory mapping of ozone sounding data from all stations except the one being compared. The two sets of profiles are in good agreement, both overall with correlation coefficient r = 0.991 and root mean square (RMS) of 224 ppbv and individually with r from 0.975 to 0.998 and RMS from 87 to 482 ppbv. The ozone climatology is also compared with two sets of satellite data from the Satellite Aerosol and Gas Experiment (SAGE) and the Optical Spectrography and InfraRed Imager System (OSIRIS). The ozone climatology compares well with SAGE and OSIRIS data in both seasonal and zonal means. The mean differences are generally quite small, with maximum differences of 20% above 15 km. The agreement is better in the Northern Hemisphere, where there are more ozonesonde stations, than in the Southern Hemisphere; it is also better in the middle and high latitudes than in the tropics where reanalysis winds are less accurate. This ozone climatology captures known features in the stratosphere as well as seasonal and decadal variations of these features. The climatology clearly shows the depletion of ozone from the 1970s to the mid 1990s and ozone increases in the 2000s in the lower stratosphere. When this climatology is used as the upper boundary condition in an Environment Canada operational chemical forecast model, the forecast is improved in the vicinity of the upper troposphere-lower stratosphere (UTLS) region. This ozone climatology is latitudinally, longitudinally, and vertically resolved and it offers more complete high latitude coverage as well as a much longer record than current satellite data. As the climatology depends on neither a priori data nor photochemical modeling, it provides independent information and insight that can supplement satellite data and model simulations of stratospheric ozone.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,233
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,001

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,195 · 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

Citations57
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAtmospheric chemistry and physicsMême sujetAtmospheric Ozone and ClimateTravaux en français237 207