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Enregistrement W4283791023 · doi:10.5194/acp-2022-458

Monitoring and assimilation of S5P/TROPOMI carbon monoxide data with the global CAMS near-real time system

2022· preprint· en· W4283791023 sur OpenAlexfundno aff
Antje Inness, Ilse Aben, Melanie Ades, Tobias Borsdorff, Johannes Flemming, Jochen Landgraf, Bavo Langerock, Mark Parrington, Roberto Ribas

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Centre for Medium-Range Weather ForecastsSaint Petersburg State UniversityEuropean CommissionUniversity of TorontoStrong
Mots-clésTroposphereEnvironmental scienceAtmospheric sciencesSatelliteData assimilationRemote sensingSCIAMACHYMeteorologyGeographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. The Tropospheric Monitoring Instrument (TROPOMI) on the Copernicus Sentinel 5 Precursor (S5P) satellite, launched in October 2017, provides a wealth of atmospheric composition data, including total columns of carbon monoxide (TCCO) at high horizontal resolution (5.5 km x 7 km). Near-real time TROPOMI TCCO data have been monitored in the global data assimilation system of the Copernicus Atmospheric Monitoring Service (CAMS) since November 2018 to assess the quality of the data. The CAMS system already routinely assimilates TCCO data from the Measurement of Pollution in the Troposphere (MOPITT) instrument and the Atmospheric Sounding Interferometer (IASI) outside the polar regions. In the global mean, CAMS TCCO analysis values are about 10 % lower than TROPOMI TCCO when only IASI and MOPITT thermal infrared (TIR) TCCO data are assimilated (averaged over the period November 2018 to Dec 2021), with the largest relative differences (11–14 %) found in the polar latitude bands, i.e., the areas where no satellite CO retrievals are assimilated in the global CAMS system. Most of these differences are due to a low TCCO bias of the CAMS model, rather than a high bias of TROPOMI. The assimilation of NRT TROPOMI TCCO data in the CAMS system was tested for the period 2021-07-06 to 2021-12-31, i.e., after the TROPOMI algorithm update to version 02.02.00 in July 2021. It leads to a much-improved CO analysis field, with increased CO values and improved fit to independent observations, such as IAGOS aircraft profiles, NDACC FTIR tropospheric and total column CO data, as well as surface CO data from the Air Now, AirBase and Chinese air quality networks. The largest absolute and relative changes from the assimilation of TROPOMI CO, in addition to the already assimilated IASI and MOPITT TIR TCCO data, are found in the lower and mid troposphere, i.e., that part of the atmosphere that is not already well constrained by the already assimilated TIR MOPITT and IASI data. The largest impact near the surface comes from clear-sky TROPOMI data over land, and additional vertical information comes from the retrievals of measurements in cloudy conditions. July and August 2021 saw record numbers of boreal wildfires over North America and Russia leading to large amounts of CO being released into the atmosphere. The CAMS CO analysis captures the high CO columns resulting from these fires and also shows plumes of high CO from the boreal wildfires that are transported from Siberia over the North Pole and from North America over the North Atlantic reaching as far as Europe, even though some of the high CO values detected in the upper troposphere by IAGOS aircraft that intersected parts of the plumes are not quite reached in the CAMS CO analysis.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil0,137

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,208 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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