Assessment of the quality of ACE-FTS stratospheric ozone data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. For the past 17 years, the Atmospheric Chemistry Experiment Fourier Transform Spectrometer (ACE-FTS) instrument on the Canadian SCISAT satellite has been measuring profiles of atmospheric ozone. The latest operational versions of the level 2 ozone data are versions 3.6 and 4.1. This study characterizes how both products compare with correlative data from other limb-sounding satellite instruments, namely MAESTRO, MLS, OSIRIS, SABER, and SMR. In general, v3.6, with respect to the other instruments, exhibits a smaller bias (which is on the order of ∼ 3 %) in the middle stratosphere than v4.1 (∼ 2 %–9 %); however, the bias exhibited in the v4.1 data tends to be more stable, i.e. not changing significantly over time in any altitude region. In the lower stratosphere, v3.6 has a positive bias of about 3 %–5 % that is stable to within ±1 % per decade, and v4.1 has a bias on the order of −1 % to +5 % and is also stable to within ±1 % per decade. In the middle stratosphere, v3.6 has a positive bias of ∼ 3 % with a significant negative drift on the order of 0.5 %–2.5 % per decade, and v4.1 has a positive bias of 2 %–9 % that is stable to within ±0.5 % per decade. In the upper stratosphere, v3.6 has a positive bias that increases with altitude up to ∼ 16 % and a significant negative drift on the order of 2 %–3 % per decade, and v4.1 has a positive bias that increases with altitude up to ∼ 15 % and is stable to within ±1 % per decade. Estimates indicate that both versions 3.6 and 4.1 have precision values on the order of 0.1–0.2 ppmv below 20 km and above 45 km (∼ 5 %–10 %, depending on altitude). Between 20 and 45 km, the estimated v3.6 precision of ∼ 4 %–6 % is better than the estimated v4.1 precision of ∼ 6 %–10 %.
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 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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».