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Enregistrement W2783752850 · doi:10.5194/amt-11-2187-2018

MIPAS observations of ozone in the middle atmosphere

2018· article· en· W2783752850 sur OpenAlexafffund
M. López‐Puertas, Maya Garcı́a-Comas, B. Funke, A. Gardini, G. P. Stiller, T. von Clarmann, N. Glatthor, Alexandra Laeng, Martin Kaufmann, Viktoria Sofieva, L. Froidevaux, Kaley A. Walker, Masato Shiotani

Notice bibliographique

RevueAtmospheric measurement techniques · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric Ozone and Climate
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Space AgencyMinisterio de Ciencia e InnovaciónJet Propulsion LaboratoryNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésDaytimeMesosphereAtmospheric sciencesAtmosphere (unit)Environmental scienceOzoneThermosphereStratosphereMeteorologyPhysicsIonosphere

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. In this paper we describe the stratospheric and mesospheric ozone (version V5r_O3_m22) distributions retrieved from MIPAS observations in the three middle atmosphere modes (MA, NLC, and UA) taken with an unapodized spectral resolution of 0.0625 cm−1 from 2005 until April 2012. O3 is retrieved from microwindows in the 14.8 and 10 µm spectral regions and requires non-local thermodynamic equilibrium (non-LTE) modelling of the O3 v1 and v3 vibrational levels. Ozone is reliably retrieved from 20 km in the MA mode (40 km for UA and NLC) up to ∼ 105 km during dark conditions and up to ∼ 95 km during illuminated conditions. Daytime MIPAS O3 has an average vertical resolution of 3–4 km below 70 km, 6–8 km at 70–80 km, 8–10 km at 80–90, and 5–7 km at the secondary maximum (90–100 km). For nighttime conditions, the vertical resolution is similar below 70 km and better in the upper mesosphere and lower thermosphere: 4–6 km at 70–100 km, 4–5 km at the secondary maximum, and 6–8 km at 100–105 km. The noise error for daytime conditions is typically smaller than 2 % below 50 km, 2–10 % between 50 and 70 km, 10–20 % at 70–90 km, and ∼ 30 % above 95 km. For nighttime, the noise errors are very similar below around 70 km but significantly smaller above, being 10–20 % at 75–95 km, 20–30 % at 95–100 km, and larger than 30 % above 100 km. The additional major O3 errors are the spectroscopic data uncertainties below 50 km (10–12 %) and the non-LTE and temperature errors above 70 km. The validation performed suggests that the spectroscopic errors below 50 km, mainly caused by the O3 air-broadened half-widths of the v2 band, are overestimated. The non-LTE error (including the uncertainty of atomic oxygen in nighttime) is relevant only above ∼ 85 km with values of 15–20 %. The temperature error varies from ∼ 3 % up to 80 km to 15–20 % near 100 km. Between 50 and 70 km, the pointing and spectroscopic errors are the dominant uncertainties. The validation performed in comparisons with SABER, GOMOS, MLS, SMILES, and ACE-FTS shows that MIPAS O3 has an accuracy better than 5 % at and below 50 km, with a positive bias of a few percent. In the 50–75 km region, MIPAS O3 has a positive bias of ≈ 10 %, which is possibly caused in part by O3 spectroscopic errors in the 10 µm region. Between 75 and 90 km, MIPAS nighttime O3 is in agreement with other instruments by 10 %, but for daytime the agreement is slightly larger, ∼ 10–20 %. Above 90 km, MIPAS daytime O3 is in agreement with other instruments by 10 %. At night, however, it shows a positive bias increasing from 10 % at 90 km to 20 % at 95–100 km, the latter of which is attributed to the large atomic oxygen abundance used. We also present MIPAS O3 distributions as function of altitude, latitude, and time, showing the major O3 features in the middle and upper mesosphere. In addition to the rapid diurnal variation due to photochemistry, the data also show apparent signatures of the diurnal migrating tide during both day- and nighttime, as well as the effects of the semi-annual oscillation above ∼ 70 km in the tropics and mid-latitudes. The tropical daytime O3 at 90 km shows a solar signature in phase with the solar cycle.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,083
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,156 · 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

Citations26
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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