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Enregistrement W2154350770 · doi:10.5194/amt-4-965-2011

Fast NO <sub>2</sub> retrievals from Odin-OSIRIS limb scatter measurements

2011· article· en· W2154350770 sur OpenAlexafffund
Adam Bourassa, C. A. McLinden, Christopher E. Sioris, S. Brohede, A. F. Bathgate, E. J. Llewellyn, D. A. Degenstein

Notice bibliographique

RevueAtmospheric measurement techniques · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric Ozone and Climate
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesCanadian Space AgencyTekesCentre National d’Etudes Spatiales
Mots-clésOsirisSpectrographRemote sensingWavelengthSatelliteSpectral bandsRange (aeronautics)Environmental sciencePhysicsOpticsMaterials scienceSpectral lineGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. The feasibility of retrieving vertical profiles of NO2 from space-based measurements of limb scattered sunlight has been demonstrated using several different data sets since the 1980's. The NO2 data product routinely retrieved from measurements made by the Optical Spectrograph and InfraRed Imaging System (OSIRIS) instrument onboard the Odin satellite uses a spectral fitting technique over the 437 to 451 nm range, over which there are 36 individual wavelength measurements. In this work we present a proof of concept technique for the retrieval of NO2 using only 4 of the 36 OSIRIS measurements in this wavelength range, which reduces the computational cost by almost an order of magnitude. The method is an adaptation of a triplet analysis technique that is currently used for the OSIRIS retrievals of ozone at Chappuis band wavelengths. The results obtained are shown to be in very good agreement with the spectral fit method, and provide an important alternative for applications where the computational burden is very high. Additionally this provides a baseline for future instrument design in terms of cost effectiveness and reducing spectral range requirements.

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)0,002
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 consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,571
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,003

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.

Tête enseignante Opus0,056
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,158 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations41
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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