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Enregistrement W4210898914 · doi:10.5194/amt-15-701-2022

Analysis of improvements in MOPITT observational coverage over Canada

2022· article· en· W4210898914 sur OpenAlexafffundabout
H. S. Marey, J. R. Drummond, Dylan B. A. Jones, H. M. Worden, M. N. Deeter, J. C. Gille, Debbie Mao

Notice bibliographique

RevueAtmospheric measurement techniques · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Space Agency
Mots-clésEnvironmental scienceTroposphereModerate-resolution imaging spectroradiometerCloud computingSatelliteMeteorologyClimatologyRemote sensingAtmospheric sciencesSpectroradiometerGeographyComputer scienceGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Measurements of Pollution in the Troposphere (MOPITT) satellite instrument has been measuring global tropospheric carbon monoxide (CO) since March 2000, providing the longest nearly continuous record of CO from space. During its long mission, the data processing algorithms have been updated to improve the quality of CO retrievals and the sensitivity to the lower troposphere. Currently, MOPITT retrievals are only performed for clear-sky observations or over low clouds for ocean scenes. The cloud detection scheme was modified in the new V9 product, resulting in an improvement in observational coverage, especially over land. Comparison of the spatial and seasonal variations of the data coverage in V9 and V8 shows differences with significant geographical and temporal variability, with some regions such as Canada and the Amazon exhibiting a doubling of data in winter. Here we conducted an analysis of Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) cloud heights and cloud mask products along with MOPITT retrieval cloud flag descriptors to understand the impact of cloud conditions on the MOPITT observational coverage, with a particular focus on observations over Canada. The MOPITT CO total column (TC) data were modified by turning off the cloud detection scheme to allow for a CO retrieval result, regardless of their cloud status. Analyses of the standard V8 CO TC product (cloud filtered) and non-standard product (non-cloud-masked) were conducted for selected days. Results showed some coherent structures that were observed frequently in the non-masked CO product that was not present in the V8 product and could potentially be actual CO features. Many times, these CO plumes were also seen in the Infrared Atmospheric Sounding Interferometer (IASI) CO TC product. The MODIS cloud height analysis revealed that a significant number of low-cloud CO retrievals were discarded in the V8 product. Most of the missed CO plumes in the V8 product are now detected in the new V9 product as a result of the dependence of the MOPITT radiance ratio (MRT) test over land. Comparisons of the MRT and MODIS cloud height data indicate a remarkable negative correlation. As a result of the modified V9 cloud detection algorithm, a significant portion of the low-cloud CO retrievals is now incorporated in the new V9 MOPITT product. Consequently, the observational coverage over Canada is significantly improved, which benefits analyses of regional CO variability, especially during extreme pollution events. We also conducted a comparison of MOPITT and IASI CO TC and found generally good agreement, with about a 5 %–10 % positive bias that is more pronounced in highly polluted scenes.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,193 · 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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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