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Enregistrement W2897705845 · doi:10.5194/amt-12-2423-2019

Merging of ozone profiles from SCIAMACHY, OMPS and SAGE II observations to study stratospheric ozone changes

2019· article· en· W2897705845 sur OpenAlexaboutno aff
Carlo Arosio, Alexei Rozanov, Elizaveta Malinina, Mark Weber

Notice bibliographique

RevueAtmospheric measurement techniques · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric Ozone and Climate
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversität BremenFreie Hansestadt BremenNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésSCIAMACHYStratosphereEnvironmental scienceOzoneAtmospheric sciencesMeteorologyMicrowave Limb SounderLatitudeOzone layerClimatologyRemote sensingTroposphereGeodesyGeologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. This paper presents vertically and zonally resolved merged ozone time series from limb measurements of the SCanning Imaging Absorption spectroMeter for Atmospheric CHartographY (SCIAMACHY) and the Ozone Mapping and Profiler Suite (OMPS) Limb Profiler (LP). In addition, we present the merging of the latter two data sets with zonally averaged profiles from Stratospheric Aerosol and Gas Experiment (SAGE) II. The retrieval of ozone profiles from SCIAMACHY and OMPS-LP is performed using an inversion algorithm developed at the University of Bremen. To optimize the merging of these two time series, we use data from the Microwave Limb Sounder (MLS) as a transfer function and we follow two approaches: (1) a conventional method involving the calculation of deseasonalized anomalies and (2) a “plain-debiasing” approach, generally not considered in previous similar studies, which preserves the seasonal cycles of each instrument. We find a good correlation and no significant drifts between the merged and MLS time series. Using the merged data set from both approaches, we apply a multivariate regression analysis to study ozone changes in the 20–50 km range over the 2003–2018 period. Exploiting the dense horizontal sampling of the instruments, we investigate not only the zonally averaged field, but also the longitudinally resolved long-term ozone variations, finding an unexpected and large variability, especially at mid and high latitudes, with variations of up to 3 %–5 % per decade at altitudes around 40 km. Significant positive linear trends of about 2 %–4 % per decade were identified in the upper stratosphere between altitudes of 38 and 45 km at mid latitudes. This is in agreement with the predicted recovery of upper stratospheric ozone, which is attributed to both the adoption of measures to limit the release of halogen-containing ozone-depleting substances (Montreal Protocol) and the decrease in stratospheric temperature resulting from the increasing concentration of greenhouse gases. In the tropical stratosphere below 25 km negative but non-significant trends were found. We compare our results with previous studies and with short-term trends calculated over the SCIAMACHY period (2002–2012). While generally a good agreement is found, some discrepancies are seen in the tropical mid stratosphere. Regarding the merging of SAGE II with SCIAMACHY and OMPS-LP, zonal mean anomalies are taken into consideration and ozone trends before and after 1997 are calculated. Negative trends above 30 km are found for the 1985–1997 period, with a peak of −6 % per decade at mid latitudes, in agreement with previous studies. The increase in ozone concentration in the upper stratosphere is confirmed over the 1998–2018 period. Trends in the tropical stratosphere at 30–35 km show an interesting behavior: over the 1998–2018 period a negligible trend is found. However, between 2004 and 2011 a negative long-term change is detected followed by a positive change between 2012 and 2018. We attribute this behavior to dynamical changes in the tropical middle stratosphere.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,199 · 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

Citations62
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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