Detection of carbon monoxide pollution from megacities and wildfires on regional and urban scale: The benefit of CO column retrievals from SCIAMACHY 2.3 μm measurements under cloudy conditions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. In the perspective of the upcoming Sentinel-5 Precursor carbon monoxide data product, we discuss the benefit of CO total column retrievals from cloud contaminated SCIAMACHY 2.3 micron shortwave infrared spectra to detect atmospheric CO enhancements on regional and urban scales due to emissions from megacities and wildfires. The study uses the operational Sentinel-5 Precursor algorithm SICOR, which infers the vertically integrated CO column together with effective cloud parameters. We investigate the capability to detect localized CO enhancements distinguishing between clear-sky observations and observations with low and medium-high clouds. Exemplary, we analyze CO enhancements over the megacities Paris, Los Angeles, and Tehran as well as the wildfire events in Mexico/Guatemala 2005 and Alaska/Canada 2004. The CO average of the SCIAMACHY full mission data set of clear-sky observations can detect weak CO enhancements of less than 10 ppb due to air pollution in these cities. For low cloud conditions, the CO data product performs similarly well. For medium-high clouds, the observations show a reduced CO signal both over Tehran and Los Angeles, while for Paris no significant CO enhancement can be detected. This indicates that information about the vertical distribution of CO can be obtained from the SCIAMACHY measurements. Moreover, for the Mexico/Guatemala fires, the low-cloud CO data captures a strong outflow of CO over the Gulf of Mexico and the Pacific Ocean and so provides complementary information to clear-sky retrievals. For both burning events, enhanced CO values are even detectable with medium-high cloud retrievals, confirming a distinct vertical extension of the pollution. The larger number of additional measurements and hence the better spatial coverage, improves significantly the detection of wild fire pollution using both the clear-sky and cloudy CO retrievals. Due to the improved instrument performance of the TROPOMI instrument with respect to its precursor SCIAMACHY, the upcoming Sentinel-5 Precursor CO data product will allow to detect CO emission and its vertical extension of many more cities and wildfires and so opens new research opportunities.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».