MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2907182050

Upper stratospheric O 3 recovery as observed by IASI over 10 years of measurements

2018· article· en· W2907182050 sur OpenAlexaboutno aff
Catherine Wespes, Daniel Hurtmans, Gaétane Ronsmans, Cathy Clerbaux, Pierre‐François Coheur

Notice bibliographique

RevueEGUGA · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric Ozone and Climate
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStratosphereEnvironmental scienceOzone layerAtmospheric sciencesClimatologyLatitudeMeteorologyTotal Ozone Mapping SpectrometerGeologyGeographyGeodesy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, we assess how daily ozone (O3) measurements from the first ten years of the Infrared Atmospheric Sounding Interferometer (IASI/MetOp-A) operation can contribute to the determination of the processes driving O3 variability and to the monitoring of long-term trends in the stratosphere. To that end, we rely on the IASI ozone profiles retrieved with the Fast Optimal Retrievals on Layers for IASI (FORLI) software set up at ULB for near real time and large scale processing of IASI data. We present the global fingerprints of recent changes in the stratospheric O3 measured over January 2008 - December 2017. Using a dedicated regression model applied on gridded daily mean O3 time series, we discriminate anthropogenic trends from various modes of natural variability which are accounted for in the regression model by a series of geophysical parameters. The results show that the effectiveness of the Montreal Protocole is measureable by IASI in the upper stratosphere at a global scale and, more particularly, at mid-high latitudes of both hemispheres where the trend reaches +1.5 DU/decade. Nevertheless, we calculate that 5 years of additional measurements are required to detect an unequivocal upper stratospheric O3 recovery of |1.5| DU/decade at a global scale.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,999

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)0,0500,002

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,231
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEGUGAMême sujetAtmospheric Ozone and ClimateTravaux en français237 207