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Enregistrement W3214806797 · doi:10.5194/amt-2021-329

Sentinel-5P TROPOMI NO <sub>2</sub> retrieval: impact of version v2.2 improvements and comparisons with OMI and ground-based data

2021· article· en· W3214806797 sur OpenAlexfundno aff
Jos van Geffen, Henk Eskes, Steven Compernolle, Gaïa Pinardi, Tijl Verhoelst, Jean‐Christopher Lambert, Maarten Sneep, Mark ter Linden, Antje Ludewig, K. F. Boersma, Pepijn Veefkind

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGoddard Space Flight CenterEnvironment and Climate Change CanadaInstitut Polaire Français Paul Emile VictorNetherlands Space OfficeNational Aeronautics and Space AdministrationInstitut national des sciences de l'UniversUlsan National Institute of Science and TechnologyCarnegie Corporation of New YorkEuropean Space AgencyIndian Institute of Science Education and Research MohaliCentre National de la Recherche ScientifiqueNational Oceanic and Atmospheric AdministrationBelgian Federal Science Policy OfficeCentre National d’Etudes Spatiales
Mots-clésTroposphereRadianceEnvironmental scienceRemote sensingMeteorologySatelliteOzone Monitoring InstrumentAlbedo (alchemy)Atmospheric sciencesGeographyGeologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Nitrogen dioxide (NO2) is one of the main data products measured by the Tropospheric Monitoring Instrument (TROPOMI) on the Sentinel-5 Precursor (S5P) satellite, which combines a high signal-to-noise ratio with daily global coverage and high spatial resolution. TROPOMI provides a valuable source of information to monitor emissions from local sources such as power plants, industry, cities, traffic and ships, and variability of these sources in time. Validation exercises of NO2 version v1.2-v1.3 data, however, have revealed that TROPOMI's tropospheric vertical columns (VCDs) are too low by up to 50 % over highly polluted areas. These findings are mainly attributed to biases in the cloud pressure retrieval, the surface albedo climatology and the low resolution of the a-priori profiles derived from global simulations of the TM5-MP chemistry model. This study describes improvements in the TROPOMI NO2 retrieval leading to version v2.2, operational since 1 July 2021. Compared to v1.x, the main changes are: (1) The NO2-v2.2 data is based on version 2 level-1B (ir)radiance spectra with improved calibration, which results in a small and fairly homogeneous increase of the NO2 slant columns of 3 to 4 %, most of which ends up as a small increase of the stratospheric columns; (2) The cloud pressures are derived with a new version of the FRESCO cloud retrieval already introduced in NO2-v1.4, which lead to a lowering of the cloud pressure, resulting in larger tropospheric NO2 columns over polluted scenes with a small but non-zero cloud coverage; (3) For cloud-free scenes a surface albedo correction is introduced based on the observed reflectance, which also leads to a general increase of the tropospheric NO2 columns over polluted scenes of order 15 %; (4) An outlier removal was implemented in the spectral fit, which increases the number of good quality retrievals over the South-Atlantic Anomaly region and over bright clouds where saturation may occur; (5) Snow-Ice information is now obtained from ECMWF weather data, increasing the number of valid retrievals at high latitudes. On average the NO2-v2.2 data have tropospheric VCDs that are between 10 and 40 % larger than the v1.x data, depending on the level of pollution and season; the largest impact is found at mid- and high-latitudes in wintertime. This has brought these tropospheric NO2 closer to OMI observations. Ground-based validation shows on average an improvement of the negative bias of the stratospheric (from −6 % to −3 %), tropospheric (from −32 % to −23 %) and total (from −12 % to −5 %) columns. For individual measurement stations, however, the picture is more complicated, in particular for the tropospheric and total columns.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,068

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,213 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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