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Enregistrement W2345429993 · doi:10.5194/acp-17-143-2017

Study of the footprints of short-term variation in XCO <sub>2</sub> observed by TCCON sites using NIES and FLEXPART atmospheric transport models

2017· article· en· W2345429993 sur OpenAlexaff
Dmitry Belikov, Shamil Maksyutov, A. Ganshin, R. Zhuravlev, Nicholas M. Deutscher, Debra Wunch, Dietrich G. Feist, Isamu Morino, Robert J. Parker, Kimberly Strong, Yukio Yoshida, Аndrey Bril, Sergey Oshchepkov, Hartmut Boesch, Manvendra K. Dubey, David Griffith, W. Hewson, Rigel Kivi, Joseph Mendonca, Justus Notholt, Matthias Schneider, Ralf Sussmann, Voltaire A. Velazco, Shuji Aoki

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilSight Research UK
Mots-clésEnvironmental scienceSatelliteCollocation (remote sensing)Dispersion (optics)FootprintPolyphemusFlux (metallurgy)SCIAMACHYMeteorologyAtmospheric sciencesRemote sensingPhysicsGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. The Total Carbon Column Observing Network (TCCON) is a network of ground-based Fourier transform spectrometers (FTSs) that record near-infrared (NIR) spectra of the sun. From these spectra, accurate and precise observations of CO2 column-averaged dry-air mole fractions (denoted XCO2) are retrieved. TCCON FTS observations have previously been used to validate satellite estimations of XCO2; however, our knowledge of the short-term spatial and temporal variations in XCO2 surrounding the TCCON sites is limited. In this work, we use the National Institute for Environmental Studies (NIES) Eulerian three-dimensional transport model and the FLEXPART (FLEXible PARTicle dispersion model) Lagrangian particle dispersion model (LPDM) to determine the footprints of short-term variations in XCO2 observed by operational, past, future and possible TCCON sites. We propose a footprint-based method for the collocation of satellite and TCCON XCO2 observations and estimate the performance of the method using the NIES model and five GOSAT (Greenhouse Gases Observing Satellite) XCO2 product data sets. Comparison of the proposed approach with a standard geographic method shows a higher number of collocation points and an average bias reduction up to 0.15 ppm for a subset of 16 stations for the period from January 2010 to January 2014. Case studies of the Darwin and Reunion Island sites reveal that when the footprint area is rather curved, non-uniform and significantly different from a geographical rectangular area, the differences between these approaches are more noticeable. This emphasises that the collocation is sensitive to local meteorological conditions and flux distributions.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,123
Score d'incertitude au seuil0,244

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,196 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations21
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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