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Enregistrement W4233799101 · doi:10.5194/amt-2018-328

Stratospheric aerosol characteristics from space-borne observations: extinction coefficient and Ångström exponent

2018· preprint· en· W4233799101 sur OpenAlexafffund
Elizaveta Malinina, Alexei Rozanov, Landon Rieger, Adam Bourassa, H. Bovensmann, D. A. Degenstein

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric Ozone and Climate
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesUniversität BremenDeutsches Zentrum für Luft- und RaumfahrtBundesministerium für Bildung und ForschungLangley Research CenterNational Aeronautics and Space AdministrationEuropean Space AgencyFreie Hansestadt BremenCanadian Space AgencyUniversity of SaskatchewanDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésAngstrom exponentAerosolSCIAMACHYExtinction (optical mineralogy)Atmospheric sciencesStratosphereMolar absorptivityEnvironmental scienceRemote sensingMeteorologyAngstromPhysicsGeographyOpticsChemistryTroposphere

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Stratospheric aerosols are of a great importance to the scientific community, predominantly because of their role in climate, but also because accurate knowledge of aerosol characteristics is relevant for trace gases retrievals from remote sensing instruments. There are several data sets published which provide aerosol extinction coefficients in the stratosphere. However, for the instruments measuring in the limb viewing geometry, the use of this parameter is associated with uncertainties resulting from the need to assume an aerosol particle size distribution (PSD) within the retrieval process. These uncertainties can be mitigated if PSD information is retrieved. While occultation instruments provide more accurate information on the aerosol extinction coefficient, in this study, it was shown that limb instruments have better potential for the PSD retrieval, especially during the background aerosol loading periods. A data set containing PSD information was recently retrieved from SCIAMACHY limb measurements and provides two parameters of the log-normal PSD for the SCIAMACHY operational period (2002–2012). In this study, the data set is expanded by aerosol extinction coefficients and Ångström exponents calculated from the retrieved PSD parameters. Errors in the Ångström exponents and aerosol extinction coefficients are assessed using synthetic retrievals. For the extinction coefficient the resulting accuracy is within ±25 %, and for the Ångström exponent, it is better than 10 %. The recalculated SCIAMACHY aerosol extinction coefficients are compared to those from SAGE II. The differences between the instruments vary from 0 to 25 % depending on the wavelength. Ångström exponent comparison with SAGE II shows differences between 10 % at 31 km and 40 % at 18 km. Comparisons with SAGE II, however, suffer from the low amount of collocated profiles. Furthermore, the Ångström exponents obtained from the limb viewing instrument OSIRIS are used for the comparison. This comparison shows an average difference within 7 %. The time series of these differences do not show signatures of any remarkable events. Besides, the temporal behavior of the Ångström exponent in the tropics is analyzed using the SCIAMACHY data set. It is shown, that there is no simple relation between the Ångström exponent and the PSD because the same value of Ångström exponent can be obtained from an infinite number of combinations of the PSD parameters.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,223
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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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