The Adaptable 4A Inversion (5AI): description and first <i>X</i> <sub> CO <sub>2</sub> </sub> retrievals from Orbiting Carbon Observatory-2 (OCO-2) observations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. A better understanding of greenhouse gas surface sources and sinks is required in order to address the global challenge of climate change. Space-borne remote estimations of greenhouse gas atmospheric concentrations can offer the global coverage that is necessary to improve the constraint on their fluxes, thus enabling a better monitoring of anthropogenic emissions. In this work, we introduce the Adaptable 4A Inversion (5AI) inverse scheme that aims to retrieve geophysical parameters from any remote sensing observation. The algorithm is based on the Optimal Estimation algorithm, relying on the Operational version of the Automatized Atmospheric Absorption Atlas (4A/OP) radiative transfer forward model along with the Gestion et Étude des Informations Spectroscopiques Atmosphériques: Management and Study of Atmospheric Spectroscopic Information (GEISA) spectroscopic database. Here, the 5AI scheme is applied to retrieve the column-averaged dry air mole fraction of carbon dioxide (XCO2) from a sample of measurements performed by the Orbiting Carbon Observatory-2 (OCO-2) mission. Those have been selected as a compromise between coverage and the lowest aerosol content possible, so that the impact of scattering particles can be neglected, for computational time purposes. For air masses below 3.0, 5AI XCO2 retrievals successfully capture the latitudinal variations of CO2 and its seasonal cycle and long-term increasing trend. Comparison with ground-based observations from the Total Carbon Column Observing Network (TCCON) yields a bias of 1.30±1.32 ppm (parts per million), which is comparable to the standard deviation of the Atmospheric CO2 Observations from Space (ACOS) official products over the same set of soundings. These nonscattering 5AI results, however, exhibit an average difference of about 3 ppm compared to ACOS results. We show that neglecting scattering particles for computational time purposes can explain most of this difference that can be fully corrected by adding to OCO-2 measurements an average calculated–observed spectral residual correction, which encompasses all the inverse setup and forward differences between 5AI and ACOS. These comparisons show the reliability of 5AI as an optimal estimation implementation that is easily adaptable to any instrument designed to retrieve column-averaged dry air mole fractions of greenhouse gases.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».