Nitrous Oxide Profiling from Infrared Radiances (NOPIR): Algorithm Description, Application to 10 Years of IASI Observations and Quality Assessment
Notice bibliographique
Résumé
Nitrous oxide (N2O) is the third most abundant anthropogenous greenhouse gas (after carbon dioxide and methane), with a long atmospheric lifetime and a continuously increasing concentration due to human activities, making it an important gas to monitor. In this work, we present a new method to retrieve N2O concentration profiles (with up to two degrees of freedom) from each cloud-free satellite observation by the Infrared Atmospheric Sounding Interferometer (IASI), using spectral micro-windows in the N2O ν3 band, the Radiative Transfer for TOVS (RTTOV) tools and the Tikhonov regularization scheme. A time series of ten years (2011–2020) of IASI N2O profiles and integrated partial columns has been produced and validated with collocated ground-based Network for the Detection of Atmospheric Composition Change (NDACC) and Total Carbon Column Observing Network (TCCON) data. The importance of consistency in the ancillary data used for the retrieval for generating consistent time series has been demonstrated. The Nitrous Oxide Profiling from Infrared Radiances (NOPIR) N2O partial columns are of very good quality, with a positive bias of 1.8 to 4% with respect to the ground-based data, which is less than the sum of uncertainties of the compared values. At high latitudes, the comparisons are a bit worse, due to either a known bias in the ground-based data, or to a higher uncertainty in both ground-based and satellite retrievals.
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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
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.
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 ».