Inferring ground-level nitrogen dioxide concentrations at fine spatial resolution applied to the TROPOMI satellite instrument
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Satellite-based estimates of ground-level nitrogen dioxide (NO2) concentrations are useful for understanding links between air quality and health. A longstanding question has been why prior satellite-derived surface NO2 concentrations are biased low with respect to ground-based measurements. In this work we demonstrate that these biases are due to both the coarse resolution of previous satellite NO2 products and inaccuracies in vertical mixing assumptions used to convert satellite-observed tropospheric columns to surface concentrations. We develop an algorithm that now allows for different mixing assumptions to be used based on observed NO2 conditions. We then apply this algorithm to observations from the TROPOMI satellite instrument, which has been providing NO2 column observations at an unprecedented spatial resolution for over a year. This new product achieves estimates of ground-level NO2 with greater accuracy and higher resolution compared to previous satellite-based estimates from OMI. These comparisons also show that TROPOMI-inferred surface NO2 concentrations from our updated algorithm have higher correlation and lower bias than those found using TROPOMI and the prior algorithm. TROPOMI-inferred estimates of the population exposed to NO2 conditions exceeding health standards are at least three times higher than for OMI-inferred estimates. These developments provide an exciting opportunity for air quality monitoring.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».