Comprehensive evaluation of the Copernicus Atmosphere Monitoring Service (CAMS) reanalysis against independent observations
Notice bibliographique
Résumé
The Copernicus Atmosphere Monitoring Service (CAMS) is operationally providing forecast and reanalysis products of air quality and atmospheric composition. In this article, we present an extended evaluation of the CAMS global reanalysis data set of four reactive gases, namely, ozone (O3), carbon monoxide (CO), nitrogen dioxide (NO2), and formaldehyde (HCHO), using multiple independent observations. Our results show that the CAMS model system mostly provides a stable and accurate representation of the global distribution of reactive gases over time. Our findings highlight the crucial impact of satellite data assimilation and emissions, investigated through comparison with a model run without assimilated data. Stratospheric and tropospheric O3 are mostly well constrained by the data assimilation, except over Antarctica after 2012/2013 due to changes in the assimilated data. Challenges remain for O3 in the Tropics and high-latitude regions during winter and spring. At the surface and for short-lived species (NO2), data assimilation is less effective. Total column CO in the CAMS reanalysis is well constrained by the assimilated satellite data. The control run, however, shows large overestimations of total column CO in the Southern Hemisphere and larger year-to-year variability in all regions. Concerning the long-term stability of the CAMS model, we note drifts in the time series of biases for surface O3 and CO in the Northern midlatitudes and Tropics and for NO2 over East Asia, which point to biased emissions. Compared to the previous Monitoring Atmospheric Composition and Climate reanalysis, changes in the CAMS chemistry module and assimilation system helped to reduce biases and enhance the long-term temporal consistency of model results for the CAMS reanalysis.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».