Comparison of improved Aura Tropospheric Emission Spectrometer (TES) CO <sub>2</sub> with HIPPO and SGP aircraft profile measurements
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Comparisons are made between mid-tropospheric Tropospheric Emission Spectrometer (TES) carbon dioxide (CO2) satellite measurements and ocean profiles from three Hiaper Pole-to-Pole Observations (HIPPO) campaigns and land aircraft profiles from the United States Southern Great Plains (SGP) Atmospheric Radiation Measurement (ARM) site over a 4-yr period. These comparisons are used to characterize the bias in the TES CO2 estimates and to assess whether calculated and actual uncertainties and sensitivities are consistent. The HIPPO dataset is one of the few datasets spanning the altitude range where TES CO2 estimates are sensitive, which is especially important for characterization of biases. We find that TES CO2 estimates capture the seasonal and latitudinal gradients observed by HIPPO CO2 measurements; actual errors range from 0.8–1.2 ppm, depending on the campaign, and are approximately 1.4 times larger than the predicted errors. The bias of TES versus HIPPO is within 0.85 ppm for each of the 3 campaigns; however several of the sub-tropical TES CO2 estimates are lower than expected based on the calculated errors. Comparisons of aircraft flask profiles, which are measured from the surface to 5 km, to TES CO2 at the SGP ARM site show good agreement with an overall bias of 0.1 ppm and rms of 1.0 ppm. We also find that the predicted sensitivity of the TES CO2 estimates is too high, which results from using a multi-step retrieval for CO2 and temperature. We find that the averaging kernel in the TES product corrected by a pressure-dependent factor accurately reflects the sensitivity of the TES CO2 product.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».