Investigating differences in DOAS retrieval codes using MAD-CAT campaign data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The differential optical absorption spectroscopy (DOAS) method is a well-known remote sensing technique that is nowadays widely used for measurements of atmospheric trace gases, creating the need for harmonization and characterization efforts. In this study, an intercomparison exercise of DOAS retrieval codes from 17 international groups is presented, focusing on NO2 slant columns. The study is based on data collected by one instrument during the Multi-Axis DOAS Comparison campaign for Aerosols and Trace gases (MAD-CAT) in Mainz, Germany, in summer 2013. As data from the same instrument are used by all groups, the results are free of biases due to instrumental differences, which is in contrast to previous intercomparison exercises.While in general an excellent correlation of NO2 slant columns between groups of > 99.98 % (noon reference fits) and > 99.2 % (sequential reference fits) for all elevation angles is found, differences between individual retrievals are as large as 8 % for NO2 slant columns and 100 % for rms residuals in small elevation angles above the horizon.Comprehensive sensitivity studies revealed that absolute slant column differences result predominantly from the choice of the reference spectrum while relative differences originate from the numerical approach for solving the DOAS equation as well as the treatment of the slit function. Furthermore, differences in the implementation of the intensity offset correction were found to produce disagreements for measurements close to sunrise (8–10 % for NO2, 80 % for rms residual). The largest effect of ≈ 8 % difference in NO2 was found to arise from the reference treatment; in particular for fits using a sequential reference. In terms of rms fit residual, the reference treatment has only a minor impact. In contrast, the wavelength calibration as well as the intensity offset correction were found to have the largest impact (up to 80 %) on rms residual while having only a minor impact on retrieved NO2 slant columns.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 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 ».