Understanding the Impact of Model Errors on the Inverse Modeling of MOPITT CO Observations
Notice bibliographique
Résumé
Atmospheric carbon monoxide (CO) is a product of incomplete combustion and a byproduct of the oxidation of hydrocarbons. It plays a key role in controlling the oxidative capacity of the atmosphere since it is the main sink for the hydroxyl radical (OH), the primary tropospheric oxidant. As a result of its lifetime, CO is a useful tracer of long-range transport in models. However, estimates of the regional sources of CO are uncertain. Inverse modeling has become a widely used approach for better quantifying the sources, but a fundamental assumption in these inversions, which is typically not valid, is that the observations and models are unbiased. \n\nIn this thesis, the GEOS-Chem model and observations of CO from the Measurement Of Pollution In The Troposphere (MOPITT) instrument are employed to study the impact of systematic model errors on inversion analyses of CO. The impact of the treatment of biogenic non-methane volatile organic compounds (NMVOCs), aggregation errors, and discrepancies in the meteorological fields and OH distribution on the CO source estimates are examined. The influence of vertical transport errors on the source estimates is assessed using newly available MOPITT version 5 (V5) retrievals in a comparative inversion analysis employing surface level, profile, and column data. \n\nTo quantify the potential impact of discrepancies in long-range transport on the source estimates, a high-resolution, regional inversion over North America, with optimized lateral boundary conditions, was conducted and compared with the results of a global inversion. The influence of the spatial-temporal distribution of the observations on the source estimates was also assessed through a comparison of the inversion analyses of MOPITT data and aircraft data from the Intercontinental Transport Experiment – North America, Phase A (INTEX-A) aircraft campaign.\n\nThe results presented in the thesis provide a more comprehensive understanding of the potential impact of system model errors on inversion analyses of CO. This work also represents the first inverse modeling analysis of the MOPITT v5 retrievals. The results demonstrate the potential utility of these new data for characterizing vertical transport errors in models and they reveal that the new data can provide reliable constraints in regional CO source estimates.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».