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Enregistrement W2911549341 · doi:10.5194/acp-19-10619-2019

Retrieval of total column and surface NO <sub>2</sub> from Pandora zenith-sky measurements

2019· article· en· W2911549341 sur OpenAlexafffundabout
Xiaoyi Zhao, Debora Griffin, Vitali Fioletov, C. A. McLinden, J. Davies, Akira Ogyu, Sum Chi Lee, Alexandru Lupu, Michael D. Moran, Alexander Cede, Martin Tiefengraber, Moritz Müller

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesEarth Sciences DivisionNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMinistère de l’Environnement, de la Protection de la nature et des ParcsNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésZenithSkySatelliteEnvironmental scienceRemote sensingSolar zenith angleMeteorologyDaytimeRadiative transferAtmospheric sciencesPhysicsOpticsGeographyAstronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pandora spectrometers can retrieve nitrogen dioxide (NO 2 ) vertical column densities (VCDs) via two viewing geometries: direct Sun and zenith sky. The direct-Sun NO 2 VCD measurements have high quality (0.1 DU accuracy in clear-sky conditions) and do not rely on any radiative transfer model to calculate air mass factors (AMFs); however, they are not available when the Sun is obscured by clouds. To perform NO 2 measurements in cloudy conditions, a simple but robust NO 2 retrieval algorithm is developed for Pandora zenith-sky measurements. This algorithm derives empirical zenith-sky NO 2 AMFs from coincident high-quality direct-Sun NO 2 observations. Moreover, the retrieved Pandora zenith-sky NO 2 VCD data are converted to surface NO 2 concentrations with a scaling algorithm that uses chemical-transport-model predictions and satellite measurements as inputs. NO 2 VCDs and surface concentrations are retrieved from Pandora zenith-sky measurements made in Toronto, Canada, from 2015 to 2017. The retrieved Pandora zenith-sky NO 2 data (VCD and surface concentration) show good agreement with both satellite and in situ measurements. The diurnal and seasonal variations of derived Pandora zenith-sky surface NO 2 data also agree well with in situ measurements (diurnal difference within ±2 ppbv). Overall, this work shows that the new Pandora zenith-sky NO 2 products have the potential to be used in various applications such as future satellite validation in moderate cloudy scenes and air quality monitoring.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,170
Écart entre enseignants0,166 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations29
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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