EVERGREEN - Global Satellite Observations of Greenhouse Gas Emissions
Notice bibliographique
Résumé
The EVERGREEN project, funded by the European Commission 5th Framework Environmental Programme for better exploitation of Earth Observation data, has demonstrated the benefits of new methods for the exploitation of satellite data in global climate and air pollution research and application. In particular, SCIAMACHY on board the European Earth Observation satellite ENVISAT has derived the first greenhouse gas emissions from space, generated ozone measurements to improve the weather forecast and delivered an operational service for air pollution monitoring and predictions.\n\nIn this paper the results of the EVERGREEN project are summarised concentrating on the SCIAMACHY measurements of methane (CH4), carbon dioxide (CO2) and carbon monoxide (CO) in the troposphere. But also the measurements by MIPAS of the vertical distribution of these gases in the upper troposphere and lower stratosphere are analysed. Both SCIAMACHY and MIPAS are spectrometers on board the ESA environmental satellite ENVISAT, which was launched March 1st, 2002 with a scheduled operational life time of 5 years. The measurements by MOPITT, a Canadian instrument on the NASA EOS Terra satellite launched in December 1999, provide additional information on tropospheric carbon monoxide. Global, regional, yearly and seasonal variations of CH4, CO2 and CO over the years 2003-2005 are analysed and compared with atmospheric models and ground based measurements. First inverse modelling studies using the new satellite datasets suggest some significant discrepancies of CH4 and CO emission compared to bottom-up inventories.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,038 | 0,003 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».