MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3033069661 · doi:10.5194/amt-14-481-2021

Ground-based validation of the Copernicus Sentinel-5P TROPOMI NO <sub>2</sub> measurements with the NDACC ZSL-DOAS, MAX-DOAS and Pandonia global networks

2021· article· en· W3033069661 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueAtmospheric measurement techniques · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric Ozone and Climate
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesInstitut national des sciences de l'UniversCanadian Space AgencyGoddard Space Flight CenterJapan Aerospace Exploration AgencyEnvironment and Climate Change CanadaInstitut Polaire Français Paul Emile VictorUniversity of TorontoNetherlands Space OfficeCore Research for Evolutional Science and TechnologyCentre National d’Etudes SpatialesEnvironmental Restoration and Conservation AgencyNational Aeronautics and Space AdministrationEurostarsJapan Society for the Promotion of ScienceRussian Foundation for Basic ResearchEuropean Space AgencyCentre National de la Recherche ScientifiqueBelgian Federal Science Policy Office
Mots-clésDifferential optical absorption spectroscopyTroposphereEnvironmental scienceSatelliteAtmospheric sciencesZenithSmoothingOzoneRemote sensingMeteorologyAbsorption (acoustics)PhysicsMathematicsGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. This paper reports on consolidated ground-based validation results of the atmospheric NO2 data produced operationally since April 2018 by the TROPOspheric Monitoring Instrument (TROPOMI) on board of the ESA/EU Copernicus Sentinel-5 Precursor (S5P) satellite. Tropospheric, stratospheric, and total NO2 column data from S5P are compared to correlative measurements collected from, respectively, 19 Multi-Axis Differential Optical Absorption Spectroscopy (MAX-DOAS), 26 Network for the Detection of Atmospheric Composition Change (NDACC) Zenith-Scattered-Light DOAS (ZSL-DOAS), and 25 Pandonia Global Network (PGN)/Pandora instruments distributed globally. The validation methodology gives special care to minimizing mismatch errors due to imperfect spatio-temporal co-location of the satellite and correlative data, e.g. by using tailored observation operators to account for differences in smoothing and in sampling of atmospheric structures and variability and photochemical modelling to reduce diurnal cycle effects. Compared to the ground-based measurements, S5P data show, on average, (i) a negative bias for the tropospheric column data, of typically −23 % to −37 % in clean to slightly polluted conditions but reaching values as high as −51 % over highly polluted areas; (ii) a slight negative median difference for the stratospheric column data, of about −0.2 Pmolec cm−2, i.e. approx. −2 % in summer to −15 % in winter; and (iii) a bias ranging from zero to −50 % for the total column data, found to depend on the amplitude of the total NO2 column, with small to slightly positive bias values for columns below 6 Pmolec cm−2 and negative values above. The dispersion between S5P and correlative measurements contains mostly random components, which remain within mission requirements for the stratospheric column data (0.5 Pmolec cm−2) but exceed those for the tropospheric column data (0.7 Pmolec cm−2). While a part of the biases and dispersion may be due to representativeness differences such as different area averaging and measurement times, it is known that errors in the S5P tropospheric columns exist due to shortcomings in the (horizontally coarse) a priori profile representation in the TM5-MP chemical transport model used in the S5P retrieval and, to a lesser extent, to the treatment of cloud effects and aerosols. Although considerable differences (up to 2 Pmolec cm−2 and more) are observed at single ground-pixel level, the near-real-time (NRTI) and offline (OFFL) versions of the S5P NO2 operational data processor provide similar NO2 column values and validation results when globally averaged, with the NRTI values being on average 0.79 % larger than the OFFL values.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,195
Score d'incertitude au seuil0,898

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,186 · 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