Retrieval of atmospheric CO <sub>2</sub> vertical profiles from ground-based near-infrared spectra
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. We evaluate vertical profile retrievals of CO2 from 0.02 cm−1 resolution ground-based near-infrared solar absorption spectra with the GFIT2 algorithm, using improved spectroscopic line lists and line shapes. With these improvements, CO2 profiles were obtained from sequential retrievals in five spectral windows with different vertical sensitivities using synthetic and real spectra. A sensitivity study using synthetic spectra shows that the leading source of uncertainty in the retrieved CO2 profiles is the error in the a priori temperature profile, even with 3-hourly reanalysis a priori profiles. A 2 ∘C error in the temperature profile in the lower troposphere between 0.6 and 0.85 atm causes deviations in the retrieved CO2 profiles that are larger than the typical vertical variations of CO2. To distinguish the effect of errors in the a priori meteorology and trace gas concentration profiles from those in the instrument alignment and spectroscopic parameters, we retrieve CO2 profiles from atmospheric spectra while using an a priori profile built from coincident AirCore, radiosonde, and surface in situ measurements at the Lamont, Oklahoma (USA), Total Carbon Column Observing Network station. In those cases, the deviations in retrieved CO2 profiles are also larger than typical vertical variations of CO2, suggesting that remaining errors in the forward model limit the accuracy of the retrieved profiles. Implementing a temperature retrieval or correction and quantifying and modeling an imperfect instrument alignment are critical to improve CO2 profile retrievals. Without significant advances in modeling imperfect instrument alignment, and improvements in the accuracy of the temperature profile, the CO2 profile retrieval with GFIT2 presents no clear advantage over scaling retrievals for the purpose of ascertaining the total column.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 tête enseignante, 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 ».