TROPOMI SO2 column retrievals: validation, inter-comparison with other satellite data sets and algorithm evolution
Notice bibliographique
Résumé
Since nearly two years, the operational SO2 product from the TROPOspheric Monitoring Instrument (TROPOMI) onboard Sentinel-5 Precursor (S5P) platform has provided important information on volcanic and anthropogenic SO2 emissions, with an unprecedented level of details. In this presentation, we critically discuss the advantages and disadvantages of the current operational algorithm in light of the validation results obtained so far, and present how the retrieval scheme could evolve in the future. In the first part, we briefly present the main algorithm features and an overview of the SO2 product validation. One challenge in this respect is the current lack of ground-based SO2 measurements for anthropogenic source regions. We therefore rely largely on comparisons with other satellite datasets (e.g., OMI and OMPS). The main lesson learnt is that satellite SO2 retrievals generally agree very well for large SO2 columns (mostly volcanic) while persisting differences exist for low columns when different algorithms are compared. This motivates the second part of the presentation which aims at extensively comparing the results from existing S5P SO2 operational and scientific algorithms, notably DOAS and PCA retrievals (or other alternative approaches). Here, all configuration settings and auxiliary data (e.g. absorption cross-sections) are aligned in order to better understand the differences through sensitivity tests. This effort is not only important to improve the TROPOMI SO2 results but it is also particularly relevant in the context of the forthcoming Sentinel-4 mission that will mainly probe weak anthropogenic SO2 sources. The last part of the presentation gives a general overview of new features planned for the next versions of the operational SO2 algorithm.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».