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Enregistrement W2552517775 · doi:10.5194/amt-10-1111-2017

The SPARC water vapour assessment II: comparison of annual, semi-annual and quasi-biennial variations in stratospheric and lower mesospheric water vapour observed from satellites

2017· article· en· W2552517775 sur OpenAlexafffund
Stefan Loßow, Farahnaz Khosrawi, Gerald E. Nedoluha, Faiza Azam, K. Bramstedt, B. M. Dinelli, Patrick Eriksson, P. J. Espy, Maya Garcı́a-Comas, J. C. Gille, Michael Kiefer, Stefan Noël, Piera Raspollini, W. G. Read, Karen H. Rosenlof, Alexei Rozanov, Christopher E. Sioris, G. P. Stiller, Kaley A. Walker, Katja Weigel

Notice bibliographique

RevueAtmospheric measurement techniques · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric Ozone and Climate
Établissements canadiensUniversity of TorontoYork University
Organismes subventionnairesScheme for Promotion of Academic and Research CollaborationNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversität BremenCanadian Space AgencyDeutsche ForschungsgemeinschaftEuropean Space AgencyDeutsches Zentrum für Luft- und RaumfahrtSyracuse University
Mots-clésStratosphereTropopauseAtmospheric sciencesTroposphereMesosphereEnvironmental scienceLatitudeAltitude (triangle)Variation (astronomy)AmplitudeAnnual cycleWater vaporStandard deviationClimatologySatelliteSeasonalityMeteorologyPhysicsGeographyGeodesyGeologyMathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. In the framework of the second SPARC (Stratosphere-troposphere Processes And their Role in Climate) water vapour assessment (WAVAS-II), the amplitudes and phases of the annual, semi-annual and quasi-biennial variation in stratospheric and lower mesospheric water were compared using 30 data sets from 13 different satellite instruments. These comparisons aimed to provide a comprehensive overview of the typical uncertainties in the observational database which can be considered in subsequent observational and modelling studies. For the amplitudes, a good agreement of their latitude and altitude distribution was found. Quantitatively there were differences in particular at high latitudes, close to the tropopause and in the lower mesosphere. In these regions, the standard deviation over all data sets typically exceeded 0.2 ppmv for the annual variation and 0.1 ppmv for the semi-annual and quasi-biennial variation. For the phase, larger differences between the data sets were found in the lower mesosphere. Generally the smallest phase uncertainties can be observed in regions where the amplitude of the variability is large. The standard deviations of the phases for all data sets were typically smaller than a month for the annual and semi-annual variation and smaller than 5 months for the quasi-biennial variation. The amplitude and phase differences among the data sets are caused by a combination of factors. In general, differences in the temporal variation of systematic errors and in the observational sampling play a dominant role. In addition, differences in the vertical resolution of the data, the considered time periods and influences of clouds, aerosols as well as non-local thermodynamic equilibrium (NLTE) effects cause differences between the individual data sets.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,082
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,231 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations31
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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