Validation of MOPITT carbon monoxide using ground-based Fourier transform infrared spectrometer data from NDACC
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The Measurements of Pollution in the Troposphere (MOPITT) satellite instrument provides the longest continuous dataset of carbon monoxide (CO) from space. We perform the first validation of MOPITT version 6 retrievals using total column CO measurements from ground-based remote-sensing Fourier transform infrared spectrometers (FTSs). Validation uses data recorded at 14 stations, that span a wide range of latitudes (80° N to 78° S), in the Network for the Detection of Atmospheric Composition Change (NDACC). MOPITT measurements are spatially co-located with each station, and different vertical sensitivities between instruments are accounted for by using MOPITT averaging kernels (AKs). All three MOPITT retrieval types are analyzed: thermal infrared (TIR-only), joint thermal and near infrared (TIR–NIR), and near infrared (NIR-only). Generally, MOPITT measurements overestimate CO relative to FTS measurements, but the bias is typically less than 10 %. Mean bias is 2.4 % for TIR-only, 5.1 % for TIR–NIR, and 6.5 % for NIR-only. The TIR–NIR and NIR-only products consistently produce a larger bias and lower correlation than the TIR-only. Validation performance of MOPITT for TIR-only and TIR–NIR retrievals over land or water scenes is equivalent. The four MOPITT detector element pixels are validated separately to account for their different uncertainty characteristics. Pixel 1 produces the highest standard deviation and lowest correlation for all three MOPITT products. However, for TIR-only and TIR–NIR, the error-weighted average that includes all four pixels often provides the best correlation, indicating compensating pixel biases and well-captured error characteristics. We find that MOPITT bias does not depend on latitude but rather is influenced by the proximity to rapidly changing atmospheric CO. MOPITT bias drift has been bound geographically to within ±0.5 % yr−1 or lower at almost all locations.
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.
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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle