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Enregistrement W2411821472 · doi:10.5194/acp-16-13541-2016

Intercomparison and evaluation of satellite peroxyacetyl nitrate observations in the upper troposphere–lower stratosphere

2016· article· en· W2411821472 sur OpenAlexfundno aff
Richard J. Pope, N. A. D. Richards, Martyn P. Chipperfield, D. P. Moore, S. A. Monks, S. R. Arnold, N. Glatthor, Michael Kiefer, T. J. Breider, Jeremy J. Harrison, J. J. Remedios, C. Warneke, J. M. Roberts, Glenn S. Diskin, L. G. Huey, Armin Wisthaler, Eric C. Apel, P. F. Bernath, Wuhu Feng

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Space AgencySight Research UKNational Oceanic and Atmospheric AdministrationÖsterreichische ForschungsförderungsgesellschaftNational Centre for Earth ObservationNatural Environment Research Council
Mots-clésTroposphereAtmospheric soundingPeroxyacetyl nitrateStratosphereEnvironmental scienceAtmospheric sciencesChemical transport modelMicrowave Limb SounderAdvanced Microwave Sounding UnitSatelliteAtmosphere (unit)ClimatologyAtmospheric chemistryNOxMeteorologyChemistryGeographyOzoneGeologyCombustionPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Peroxyacetyl nitrate (PAN) is an important chemical species in the troposphere as it aids the long-range transport of NOx and subsequent formation of O3 in relatively clean remote regions. Over the past few decades observations from aircraft campaigns and surface sites have been used to better understand the regional distribution of PAN. However, recent measurements made by satellites allow for a global assessment of PAN in the upper troposphere–lower stratosphere (UTLS). In this study, we investigate global PAN distributions from two independent retrieval methodologies, based on measurements from the Michelson Interferometer for Passive Atmospheric Sounding (MIPAS) instrument, on board Envisat from the Institute of Meteorology and Climate Research (IMK), Karlsruhe Institute of Technology, and the Department of Physics and Astronomy, University of Leicester (UoL). Retrieving PAN from MIPAS is challenging due to the weak signal in the measurements and contamination from other species. Therefore, we compare the two MIPAS datasets with observations from the Atmospheric Chemistry Experiment Fourier transform spectrometer (ACE-FTS), in situ aircraft data and the 3-D chemical transport model TOMCAT. MIPAS shows peak UTLS PAN concentrations over the biomass burning regions (e.g. ranging from 150 to > 200 pptv at 150 hPa) and during the summertime Asian monsoon as enhanced convection aids the vertical transport of PAN from the lower atmosphere. At 150 hPa, we find significant differences between the two MIPAS datasets in the tropics, where IMK PAN concentrations are larger by 50–100 pptv. Comparisons between MIPAS and ACE-FTS show better agreement with the UoL MIPAS PAN concentrations at 200 hPa, but with mixed results above this altitude. TOMCAT generally captures the magnitude and structure of climatological aircraft PAN profiles within the observational variability allowing it to be used to investigate the MIPAS PAN differences. TOMCAT–MIPAS comparisons show that the model is both positively (UoL) and negatively (IMK) biased against the satellite products. These results indicate that satellite PAN observations are able to detect realistic spatial variations in PAN in the UTLS, but further work is needed to resolve differences in existing retrievals to allow quantitative use of the products.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,213 · 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'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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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