Assessment of the quality of the ozone measurements from the Odin/SMR instrument using data assimilation
Notice bibliographique
Résumé
Space-based remote-sensing instruments providing atmospheric measurements have different time and space resolutions, and coverage. This makes the direct comparison of the measurements very difficult. Data assimilation has proven to be a far more powerful tool than simple interpolation techniques to create three-dimensional analyzed fields for a given data set. In this paper, we describe how the assimilation of ozone data from the Odin/SMR instrument can be used to assess its precisions and biases against other ozone-measuring instruments. To assess the quality of Odin/SMR ozone retrievals by MOLIERE-5 against ozonesondes, Envisat/MIPAS, Earth Probe/TOMS, and UARS/HALOE data, we use a three-dimensional variational assimilation scheme applied to the Météo-France MOCAGE chemistry transport model. The MOCAGE-PALM assimilation system has been already used by Météo-France and CERFACS to analyse the Envisat/MIPAS data for the ASSET intercomparison exercise. We have further developed and calibrated the configuration of this system to better account for the Odin/SMR ozone profiles. The upgraded system is used to assimilate the Odin/SMR ozone during the August 2003 – November 2003 period and intercomparisons are made with the other ozone measuring techniques. The Odin/SMR analysis and the other ozone data sets are in good agreement at mid and high latitudes, while in the lower tropical stratosphere, we found a positive bias of the Odin/SMR, Envisat/MIPAS, and Earth Probe/TOMS data compared to measurements from UARS/HALOE and ozonesondes. The precision of Odin/SMR ozone retrievals in terms of standard deviation is about 20% in the tropics, below 10% at high southern latitudes, and below 5% at high northern latitudes. PACS No.: 82.33.Tb
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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 | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».