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Enregistrement W3022729362 · doi:10.5194/amt-13-2131-2020

Assessment of the quality of TROPOMI high-spatial-resolution NO <sub>2</sub> data products in the Greater Toronto Area

2020· article· en· W3022729362 sur OpenAlexafffundabout
Xiaoyi Zhao, Debora Griffin, Vitali Fioletov, C. A. McLinden, Alexander Cede, Martin Tiefengraber, Moritz Müller, Kristof Bognar, Kimberly Strong, K. F. Boersma, Henk Eskes, J. Davies, Akira Ogyu, Sum Chi Lee

Notice bibliographique

RevueAtmospheric measurement techniques · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric Ozone and Climate
Établissements canadiensUniversity of TorontoEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesEarth Sciences DivisionUniversity of TorontoNetherlands Space OfficeNational Aeronautics and Space AdministrationEuropean Space AgencyEnvironment and Climate Change Canada
Mots-clésEnvironmental scienceSatelliteTroposphereRemote sensingMeteorologySpectrometerAir quality indexImaging spectrometerAtmospheric sciencesGeographyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. The TROPOspheric Monitoring Instrument (TROPOMI) aboard the Sentinel-5 Precursor satellite (launched on 13 October 2017) is a nadir-viewing spectrometer measuring reflected sunlight in the ultraviolet, visible, near-infrared, and shortwave infrared spectral ranges. The measured spectra are used to retrieve total columns of trace gases, including nitrogen dioxide (NO2). For ground validation of these satellite measurements, Pandora spectrometers, which retrieve high-quality NO2 total columns via direct-sun measurements, are widely used. In this study, Pandora NO2 measurements made at three sites located in or north of the Greater Toronto Area (GTA) are used to evaluate the TROPOMI NO2 data products, including a standard Royal Netherlands Meteorological Institute (KNMI) tropospheric and stratospheric NO2 data product and a TROPOMI research data product developed by Environment and Climate Change Canada (ECCC) using a high-resolution regional air quality forecast model (in the air mass factor calculation). It is found that these current TROPOMI tropospheric NO2 data products (standard and ECCC) met the TROPOMI design bias requirement (< 10 %). Using the statistical uncertainty estimation method, the estimated TROPOMI upper-limit precision falls below the design requirement at a rural site but above in the other two urban and suburban sites. The Pandora instruments are found to have sufficient precision (< 0.02 DU) to perform TROPOMI validation work. In addition to the traditional satellite validation method (i.e., pairing ground-based measurements with satellite measurements closest in time and space), we analyzed TROPOMI pixels located upwind and downwind from the Pandora site. This makes it possible to improve the statistics and better interpret the high-spatial-resolution measurements made by TROPOMI. By using this wind-based validation technique, the number of coincident measurements can be increased by about a factor of 5. With this larger number of coincident measurements, this work shows that both TROPOMI and Pandora instruments can reveal detailed spatial patterns (i.e., horizontal distributions) of local and transported NO2 emissions, which can be used to evaluate regional air quality changes. The TROPOMI ECCC NO2 research data product shows improved agreement with Pandora measurements compared to the TROPOMI standard tropospheric NO2 data product (e.g., lower multiplicative bias at the suburban and urban sites by about 10 %), demonstrating benefits from the high-resolution regional air quality forecast model.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,375
Score d'incertitude au seuil0,755

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,079
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,191 · 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
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

Citations125
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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