Retrieving tropospheric nitrogen dioxide from the Ozone Monitoring Instrument: effects of aerosols, surface reflectance anisotropy, and vertical profile of nitrogen dioxide
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Retrievals of tropospheric nitrogen dioxide (NO2) from the Ozone Monitoring Instrument (OMI) are subject to errors in the treatments of aerosols, surface reflectance anisotropy, and vertical profile of NO2. Here we quantify the influences over China via an improved retrieval process. We explicitly account for aerosol optical effects (simulated by nested GEOS-Chem at 0.667° long. × 0.5° lat. and constrained by aerosol measurements), surface reflectance anisotropy, and high-resolution vertical profiles of NO2 (simulated by GEOS-Chem). Prior to the NO2 retrieval, we derive the cloud information using consistent ancillary assumptions. We compare our retrieval to the widely used DOMINO v2 product, using MAX-DOAS measurements at three urban/suburban sites in East China as reference and focusing the analysis on the 127 OMI pixels (in 30 days) closest to the MAX-DOAS sites. We find that our retrieval reduces the interference of aerosols on the retrieved cloud properties, thus enhancing the number of valid OMI pixels by about 25%. Compared to DOMINO v2, our retrieval better captures the day-to-day variability in MAX-DOAS NO2 data (R2 = 0.96 versus 0.72), due to pixel-specific radiative transfer calculations rather than the use of a look-up table, explicit inclusion of aerosols, and consideration of surface reflectance anisotropy. Our retrieved NO2 columns are 54% of the MAX-DOAS data on average, reflecting the inevitable spatial inconsistency between the two types of measurement, errors in MAX-DOAS data, and uncertainties in our OMI retrieval related to aerosols and vertical profile of NO2. Sensitivity tests show that excluding aerosol optical effects can either increase or decrease the retrieved NO2 for individual OMI pixels with an average increase by 14%. Excluding aerosols also complexly affects the retrievals of cloud fraction and particularly cloud pressure. Employing various surface albedo data sets slightly affects the retrieved NO2 on average (within 10%). The retrieved NO2 columns increase when the NO2 profiles are taken from MAX-DOAS retrievals (by 19% on average) or TM4 simulations (by 13%) instead of GEOS-Chem simulations. Our findings are also relevant to retrievals of other pollutants (e.g., sulfur dioxide, ormaldehyde, glyoxal) from UV–visible backscatter satellite instruments.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».