Comparison of upper tropospheric carbon monoxide from MOPITT, ACE‐FTS, and HIPPO‐QCLS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Products from the Measurements Of Pollution In The Troposphere (MOPITT) instrument are regularly validated using in situ airborne measurements. However, few of these measurements reach into the upper troposphere, thus hindering MOPITT validation in that region. Here we evaluate upper tropospheric (~500 hPa to the tropopause) MOPITT CO profiles by comparing them to satellite Atmospheric Chemistry Experiment Fourier Transform Spectrometer (ACE‐FTS) retrievals and to measurements from the High‐performance Instrumented Airborne Platform for Environmental Research Pole to Pole Observations (HIPPO) Quantum Cascade Laser Spectrometer (QCLS). Direct comparison of colocated v5 MOPITT thermal infrared‐only retrievals, v3.0 ACE‐FTS retrievals, and HIPPO‐QCLS measurements shows a slight positive MOPITT CO bias within its 10% accuracy requirement with respect to the other two data sets. Direct comparison of colocated ACE‐FTS and HIPPO‐QCLS measurements results in a small number of samples due to the large disparity in sampling pattern and density of these data sets. Thus, two additional indirect techniques for comparison of noncoincident data sets have been applied: tracer‐tracer (CO‐O 3 ) correlation analysis and analysis of profiles in tropopause coordinates. These techniques suggest a negative bias of ACE‐FTS with respect to HIPPO‐QCLS; this could be caused by differences in resolution (horizontal, vertical) or by deficiencies in the ACE‐FTS CO retrievals below ~20 km of altitude, among others. We also investigate the temporal stability of MOPITT and ACE‐FTS data, which provide unique global CO records and are thus important in climate analysis. Our results indicate that the relative bias between the two data sets has remained generally stable during the 2004–2010 period.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».