Validation and Trend Analysis of Stratospheric Ozone Data from Ground-Based Observations at Lauder, New Zealand
Notice bibliographique
Résumé
Changes in stratospheric ozone have to be assessed continuously to evaluate the effectiveness of the Montreal Protocol. In the southern hemisphere, few ground-based observational datasets exist, making measurements at the Network for the Detection of Atmospheric Composition Change (NDACC) station at Lauder, New Zealand invaluable. Investigating these datasets in detail is essential to derive realistic ozone trends. We compared lidar data and microwave radiometer data with collocated Aura Microwave Limb sounder (MLS) satellite data and ERA5 reanalysis data. The detailed comparison makes it possible to assess inhomogeneities in the data. We find good agreement between the datasets but also some possible biases, especially in the ERA5 data. The data uncertainties and the inhomogeneities were then considered when deriving trends. Using two regression models from the Long-term Ozone Trends and Uncertainties in the Stratosphere (LOTUS) project and from the Karlsruhe Institute of Technology (KIT), we estimated resulting ozone trends. Further, we assessed how trends are affected by data uncertainties and inhomogeneities. We find positive ozone trends throughout the stratosphere between 0% and 5% per decade and show that considering data uncertainties and inhomogeneities in the regression affects the resulting trends.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».