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Enregistrement W2571774671 · doi:10.5194/amt-2016-326

Upper tropospheric CH <sub>4</sub> and N <sub>2</sub> O retrievals from MetOp/IASI within the project MUSICA

2017· article· en· W2571774671 sur OpenAlexfundno aff
Omaira García, Eliezer Sepúlveda, Matthias Schneider, A. Wiegele, Christian Borger, Frank Hase, Sabine Barthlott, Thomas Blumenstock

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Space AgencyNational Oceanic and Atmospheric AdministrationMinisterio de Educación, Cultura y DeporteEuropean Organization for the Exploitation of Meteorological SatellitesNational Science FoundationMinisterio de Economía y CompetitividadUniversity Corporation for Atmospheric ResearchNational Center for Atmospheric Research
Mots-clésEnvironmental scienceTroposphereIsotopologueAtmospheric sciencesNitrous oxideMeteorologyChemistrySpectral linePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. This paper presents upper tropospheric methane (CH4) and nitrous oxide (N2O) concentrations retrieved from thermal infrared spectra as observed by the remote sensor IASI (Infrared Atmospheric Sounding Interferometer) on-board the EUMETSAT/MetOp meteorological satellites. The CH4 and N2O mixing ratios are retrieved as side products of the MetOp/IASI retrieval developed for the European Research Council project MUSICA (MUlti-platform remote Sensing of Isotopologues for investigating the Cycle of Atmospheric water). The MUSICA/IASI CH4 and N2O retrieval strategy is described in detail as well as their characterisation in terms of the vertical resolution and expected errors. Theoretically, we document that MUSICA/IASI products can capture the upper tropospheric CH4 and N2O variability (at ≈ 300–350 hPa) with a precision better than 2 %. We compare the remote sensing data to coincident high precision aircraft vertical profiles taken within the HIAPER Pole-to-Pole Observations (HIPPO) project and empirically estimate a precision of 2.1 % (38.2 ppbv) for each individual IASI CH4 observation. The precision is improved to 1.7 % (32.1 ppbv) for IASI data that have been averaged within 2° × 2° boxes. For N2O the empirically estimated precision is 2.7 % (8.7 ppbv) for each individual observation and 2.1 % (6.9 ppbv) for the 2° × 2° averages. The empirical study works with data from the missions HIPPO1 and HIPPO5, which cover latitudes between 67º S and 80º N during typical winter and summer conditions in both hemispheres, thus being reasonably representative for global observation during different seasons. In addition, we present a product that combines the CH4 and N2O retrieval estimates. The combination is made a-posteriori and we theoretically and empirically show that the combined product has a much better precision than the individual CH4 and N2O products. For the combined product the theoretical precision is 0.8 % and the comparison with HIPPO data gives an empirical precision estimate of 1.5 % (26.3 ppbv) when considering all individual IASI observations and of 1.2 % (21.8 ppbv) for the 2° ×2° averages. In the case that the horizontal, vertical and temporal variation of N2O can be robustly modeled, we can easily reconstruct CH4 from the combined product and generate high quality IASI CH4 data.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations7
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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