Recommendations for spectral fitting of SO <sub>2</sub> from MAX-DOAS measurements
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Fitting SO2 dSCDs from MAX-DOAS measurements of scattered sunlight is challenging because actinic light intensity is low in wavelength regions where the SO2 absorption features are strongest. SO2 dSCDs were fit with different wavelength windows (λlow to λhigh) from ambient measurements with calibration cells of 2.2 × 1017 and 2.2 × 1016 molec cm−2 inserted in the light path at different viewing elevation angles. SO2 dSCDs were the least accurate and fit errors were the largest for fitting windows with λlow 312 nm. The SO2 dSCDs also exhibited an inverse relationship with the SO2 absorption cross-section for fitting windows with λlow 400 nm. Deviation of the SO2 dSCD from the true value depended on the SO2 concentration for some fitting windows rather than exhibiting a consistent bias. Uncertainties of the SO2 dSCD reported by the fit algorithm were significantly less than the true error for many windows, particularly for the measurements without the filter or offset function. For retrievals with the filter or offset function, increasing λhigh > 320 nm tended to decrease the reported fit uncertainty but did not increase the accuracy. Based on the results of this study, a short-pass filter and a fitting window of 307.5
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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 | 0,018 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,039 |
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 ».