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Enregistrement W4283660634 · doi:10.5194/ems2022-492

The GOME-type Total Ozone Essential Climate Variable (GTO-ECV) data record for climate applications

2022· preprint· en· W4283660634 sur OpenAlexaboutno aff
Melanie Coldewey‐Egbers, Diego Loyola, Klaus-Peter Heue, Christophe Lerot, Michel Van Roozendaël

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric Ozone and Climate
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceTropospheric ozoneOzoneAtmospheric sciencesSatelliteMeteorologyOzone layerClimatologyClimate changeGeographyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, we present the satellite-based GOME-type Total Ozone Essential Climate Variable (GTO-ECV) Climate Data Record (CDR), which has been developed in the framework of national and the European Space Agency’s Climate Change Initiative (ESA-CCI+) ozone projects. GTO-ECV covers the past 26 years (1995-2021), and it is regularly extended as part of the European Union Copernicus Climate Change Service (EU-C3S2) ozone project. The GTO-ECV CDR combines space-based observations from a series of seven nadir-viewing low earth orbit sensors of the GOME-type (Global Ozone Monitoring Experiment). The latest additions were measurements from GOME-2/MetOp-C and from the TROPOspheric Monitoring Instrument (TROPOMI) onboard Sentinel-5P. All instruments measure the upwelling solar radiation reflected or scattered in the Earth's atmosphere and from its surface in the ultraviolet, visible, and near-infrared spectral range. Total ozone columns are retrieved using the GOME Direct Fitting approach (GODFIT version 4) and the inter-sensor consistency is excellent. We combine the individual data sets into one homogenized record that provides monthly means with global coverage and a spatial resolution of 1°x1°. The data record can be used for various climate applications regarding the long-term evolution of the atmospheric ozone layer including inter-annual variability and decadal trends on global and regional scales, or the evaluation of Chemistry-Climate Model simulations. Of particular interest is the search for signs of ozone recovery. Thanks to the Montreal Protocol the stratospheric concentrations of ozone depleting substances have been declining since the late 1990s and a slow healing of the ozone layer is expected. In this study, we report on the spatial and seasonal distribution of ozone trends and on the possible impact of climate change.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,088

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,009

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 GPT0,275
Écart entre enseignants0,246 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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