Ozone trend profiles in the stratosphere: combining ground-based data over Central Europe to consider uncertainties
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Observing stratospheric ozone is essential to assess if the Montreal Protocol has succeeded to save the ozone layer by banning ozone depleting substances. Recent studies have reported positive trends indicating that ozone is recovering in the upper stratosphere at mid-latitudes, but the trend magnitudes differ and uncertainties are still high. Trends and their uncertainties are influenced by factors such as instrumental drifts, sampling patterns, discontinuities, biases, or short-term anomalies that all might mask a potential ozone recovery. The present study investigates how anomalies, temporal measurement sampling rates and trend period lengths influence resulting trends. We present an approach for handling suspicious anomalies in trend estimations to improve the derived trend profiles. The approach was applied to data from a Ground-based Millimetre-wave Ozone Spectrometer (GROMOS) located in Bern, Switzerland. We compare our improved GROMOS trend estimate with results from other ground stations (lidars, ozonesondes, and microwave radiometers) in Central Europe. The data indicate positive trends of 1 to 3 % per decade at an altitude of about 40 km (3 hPa), providing a confirmation of ozone recovery in the upper stratosphere in agreement to satellite observations. At lower altitudes, the ground station data show inconsistent trend results, which emphasize the importance of ongoing research on lower stratospheric ozone trends. Our presented method of a combined analysis of ground station data provides a useful approach to recognize and to reduce uncertainties in stratospheric ozone trends by considering anomalies in the trend estimation. We conclude that stratospheric trend estimations still need improvement and that our approach provides a tool that can also be useful for other data sets.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».