Spatio-Temporal Consistency Evaluation of XCO2 Retrievals from GOSAT and OCO-2 Based on TCCON and Model Data for Joint Utilization in Carbon Cycle Research
Notice bibliographique
Résumé
The global carbon cycle research requires precise and sufficient observations of the column-averaged dry-air mole fraction of CO 2 (XCO 2 ) in addition to conventional surface mole fraction observations. In addition, assessing the consistency of multi-satellite data are crucial for joint utilization to better infer information about CO 2 sources and sinks. In this work, we evaluate the consistency of long-term XCO 2 retrievals from the Greenhouse Gases Observing Satellite (GOSAT), Orbiting Carbon Observatory 2 (OCO-2) in comparison with Total Carbon Column Observing Network (TCCON) and the 3D model of CO 2 mole fractions data from CarbonTracker 2017 (CT2017). We create a consistent joint dataset and compare it with the long-term model data to assess their abilities to characterize the carbon cycle climate. The results show that, although slight increasing differences are found between the GOSAT and TCCON XCO 2 in the northern temperate latitudes, the GOSAT and OCO-2 XCO 2 retrievals agree well in general, with a mean bias ± standard deviation of differences of 0.21 ± 1.3 ppm. The differences are almost within ±2 ppm and are independent of time, indicating that they are well calibrated. The differences between OCO-2 and CT2017 XCO 2 are much larger than those between GOSAT and CT XCO 2 , which can be attributed to the significantly different spatial representatives of OCO-2 and the CT-transport model 5 (TM5). The time series of the combined OCO-2/GOSAT dataset and the modeled XCO 2 agree well, and both can characterize significantly increasing atmospheric CO 2 under the impact of a large El Niño during 2015 and 2016. The trend calculated from the dataset using the seasonal Kendall (S-K) method indicates that atmospheric CO 2 is increasing by 2–2.6 ppm per year.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».