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Enregistrement W2774797258 · doi:10.1109/jstars.2017.2766138

Space Observation of Carbon Dioxide Partial Pressure at Ocean Surface

2017· article· en· W2774797258 sur OpenAlexfundno aff
W. Timothy Liu, Xiaosu Xie

Notice bibliographique

RevueIEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJapan Aerospace Exploration AgencyJet Propulsion LaboratoryNorth Pacific Marine Science Organization
Mots-clésSea surface temperatureEnvironmental scienceClimatologyLatitudeSatelliteCarbon dioxideAtmospheric sciencesRadiometerAtmosphere (unit)OceanographyMeteorologyGeologyRemote sensingGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We have developed and validated a statistical model to estimate the partial pressure (or fugacity) of carbon dioxide at the sea surface from space-based observations of sea surface temperature, chlorophyll, and salinity. More than a quarter million in situ measurements coincident with satellite data were compiled. A portion of the data was randomly selected to train and validate the model. We have produced and made accessible nine years (2002-2011) of the partial pressure at 0.5° and daily resolutions over the global oceans. The outputs are found to be sensitive to variability from intraseasonal to interannual time scales and from the equatorial to high-latitude oceans. They can capture known phenomena, such as, annual spring blooms at high latitudes, interannual episodes of El Niño, and westward propagation of tropical instability waves. The feasibility of using a single algorithm to map the partial pressure over global oceans for all seasons is demonstrated. The result is important for characterizing the sources and sinks of atmospheric greenhouse gas and ocean biogeochemistry. We discuss the significance of the Advanced Scanning Microwave Radiometer in the consistent measurement of sea surface temperature, which is the main driver of ocean carbon dioxide change, in cold and warm waters, under clear and cloudy sky. The continuous and consistent coverage of the partial pressure over global ocean using space-based data is discussed.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,477
Score d'incertitude au seuil0,477

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,197 · 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.

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

Citations19
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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