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Enregistrement W2998300164 · doi:10.5194/acp-2017-598

Merged SAGE II, Ozone_cci and OMPS ozone profiles dataset and evaluation of ozone trends in the stratosphere

2017· article· en· W2998300164 sur OpenAlexaff
Viktoria Sofieva, E. Kyrölä, Marko Laine, Johanna Tamminen, D. A. Degenstein, Adam Bourassa, Chris Roth, Daniel Zawada, Mark Weber, Alexei Rozanov, N. Rahpoe, G. P. Stiller, Alexandra Laeng, T. von Clarmann, Kaley A. Walker, Patrick E. Sheese, Daan Hubert, Michel Van Roozendaël, Claus Zehner, Robert Damadeo, J. M. Zawodny, N. A. Kramarova, P. K. Bhartia

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric Ozone and Climate
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesAcademy of FinlandEuropean Space AgencyFreie Hansestadt Bremen
Mots-clésStratosphereSCIAMACHYOzoneEnvironmental scienceLatitudeOzone layerAtmospheric sciencesSatelliteMeteorologyClimatologyGeographyTroposphereGeologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. In this paper, we present a merged dataset of ozone profiles from several satellite instruments: SAGE II on ERBS, GOMOS, SCIAMACHY and MIPAS on Envisat, OSIRIS on Odin, ACE-FTS on SCISAT, and OMPS on Suomi-NPP. The merged dataset is created in the framework of European Space Agency Climate Change Initiative (Ozone_cci) with the aim of analyzing stratospheric ozone trends. For the merged dataset, we used the latest versions of the original ozone datasets. The datasets from the individual instruments have been extensively validated and inter-compared; only those datasets, which are in good agreement and do not exhibit significant drifts with respect to collocated ground-based observations and with respect to each other, are used for merging. The long-term SAGE-CCI-OMPS dataset is created by computation and merging of deseasonalized anomalies from individual instruments. The merged SAGE-CCI-OMPS dataset consists of deseasonalized anomalies of ozone in 10° latitude bands from 90° S to 90° N and from 10 to 50 km in steps of 1 km covering the period from October 1984 to July 2016. This newly created dataset is used for evaluating ozone trends in the stratosphere through multiple linear regression. Negative ozone trends in the upper stratosphere are observed before 1997 and positive trends are found after 1997. The upper stratospheric trends are statistically significant at mid-latitudes in the upper stratosphere and indicate ozone recovery, as expected from the decrease of stratospheric halogens that started in the middle of the 1990s.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,252 · 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
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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