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Enregistrement W3008351357 · doi:10.5194/amt-2020-30

TROPOMI/S5P formaldehyde validation using an extensive network of ground-based FTIR stations

2020· article· en· W3008351357 sur OpenAlexaff
Corinne Vigouroux, Bavo Langerock, Carlos Augusto Bauer Aquino, Thomas Blumenstock, Martine De Mazière, Isabelle De Smedt, Michel Grutter, James W. Hannigan, Nicholas Jones, Rigel Kivi, Erik Lutsch, Emmanuel Mahieu, Maria Makarova, Jean‐Marc Metzger, Isamu Morino, Isao Murata, Tomoo Nagahama, Justus Notholt, Iván Ortega, Mathias Palm, Gaïa Pinardi, Amelie N. Röhling, Dan Smale, Wolfgang Stremme, Kimberly Strong, Ralf Sussmann, Yao Té, Michel Van Roozendaël, Pucai Wang, Holger Winkler

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTroposphereEnvironmental scienceFormaldehydeSatelliteRemote sensingAtmospheric sciencesMeteorologyChemistryGeologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. TROPOMI (the TROPOspheric Monitoring Instrument), on-board the Sentinel-5 Precursor satellite, has been monitoring the Earth's atmosphere since October 2017, with an unprecedented horizontal resolution (initially 7×3.5 km2, upgraded to 5.5×3.5 km2 since August 2019). Monitoring air quality is one of the main objectives of TROPOMI, with the measurements of important pollutants such as nitrogen dioxide, carbon monoxide, and formaldehyde (HCHO). In this paper we assess the quality of the latest HCHO TROPOMI products (version 1.1.[5-7]), using ground-based solar-absorption FTIR (Fourier Transform Infrared) measurements of HCHO from twenty-five stations around the world, including high, mid, and low latitude sites. Most of these stations are part of the Network for the Detection of Atmospheric Composition Change (NDACC), and they provide a wide range of observation conditions from very clean remote sites to those with high HCHO levels from anthropogenic or biogenic emissions. The ground-based HCHO retrieval settings have been optimized and harmonized at all the stations, ensuring a consistent validation among the sites. In this validation work, we first assess the accuracy of TROPOMI HCHO tropospheric columns, using the median of the relative differences between TROPOMI and FTIR ground-based data (BIAS). We observe that, at all sites, the TROPOMI accuracy is below the upper limit of the pre-launch requirements of 80 %, and below the lower limit of 40 % for 20 of the 25 stations. The provided TROPOMI systematic uncertainties are well in agreement with the observed biases at most of the stations, except for the highest HCHO levels site where it is found to be underestimated. We find that, while the BIAS has no latitudinal dependence, it is dependent on the HCHO concentration levels: an overestimation (+26 ± 5 %) of TROPOMI is observed for very small HCHO levels ( 8.0 × 1015 molec/cm2). This demonstrates the great value of such a harmonized network covering a wide range of concentration levels, the sites with high HCHO concentrations being crucial for the determination of the satellite bias at the regions of emissions, and the clean sites allowing a small TROPOMI offset to be determined. The wide range of sampled HCHO levels within the network allows the robust determination of the significant constant and proportional TROPOMI HCHO biases (TROPOMI=+ 1.10 (± 0.05) × 1015+ 0.64 (± 0.03) × FTIR, in molec/cm2). Second, the precision of TROPOMI HCHO data is estimated by the median absolute deviation (MAD) of the relative differences between TROPOMI and FTIR ground-based data. The clean sites are especially useful to minimize a possible additional collocation error. The precision requirement of 1.2 × 1016 molec/cm2 for a single pixel is reached at most of the clean sites, where it is found that the TROPOMI precision can even be twice better (0.5–0.8 × 1015 molec/cm2 for a single pixel). However, we find that the provided TROPOMI random uncertainties may be underestimated by a factor of 1.6 (for clean sites) to 2.3 (for high HCHO levels). The correlation is very good between TROPOMI and FTIR data (R = 0.88 for 3 hours-mean coincidences; R = 0.91 for monthly means coincidences). Using about 17 months of data (from May 2018 to September 2019), we show that the TROPOMI seasonal variability is in very good agreement at all of the FTIR sites. The FTIR network demonstrates the very good quality of the TROPOMI HCHO products which is well within the pre-launch requirements for both accuracy and precision. This paper advises for a refinement of the TROPOMI random uncertainty budget and of the TROPOMI quality assurance values for a better filtering of the remaining outliers.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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