Examining the accuracy of satellite retrievals of trace-gas emissions and lifetimes using high-resolution plume modelling.
Notice bibliographique
Résumé
A recent method uses satellite measurements to estimate lifetimes and emissions of trace-gases from point sources (Fioletov et al., 2015). Emissions are retrieved by fitting measured vertical column densities (VCDs) of trace-gases to a three-dimensional function of the wind speed and spatial coordinates. In this study, a plume model generated “synthetic” satellite observations of prescribed emissions to examine the accuracy of the retrieved emissions. The Lagrangian transport and dispersion model FLEXPART (v10.0) modelled the plume from a point source over a multi-day simulation period at a resolution much higher than current satellite observations. The study aims to determine how various assumptions in the retrieval method and local meteorological conditions affect the accuracy and precision of emissions. These assumptions include that the use of a vertical mean of the wind profile is representative of the transport of the plume’s vertical column. In the retrieval method, the VCDs’ pixel locations are rotated around the source based on wind direction so that all plumes have a common wind direction. Retrievals using a vertical mean wind for rotation will be compared to retrievals using VCDs determined by rotating each altitude of the vertical profile of trace-gas using the respective wind-direction. The impact of local meteorological factors on the two approaches will be presented, including atmospheric mixing, vertical wind shear, and boundary layer height. The study aims to suggest which altitude(s) of the vertical profile of winds results in the most accurate retrievals given the local meteorological conditions. The study will also examine the impact on retrieval accuracy due to satellite resolution, trace-gas lifetime, plume source altitude, number of overpasses, and random and systematic errors. Sensitivity studies repeated using a second, “line-density”, retrieval method will also be presented (Adams et al., 2019; Goldberg et al., 2019).
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».