Observation of CO from space over megacities
Notice bibliographique
Résumé
Increases of the global population combined with the economic growth in many of the developing countries are leading to an increase of urban surface area and thus globally the associated air quality issue. Human activities emit vast quantities of pollutants with carbon monoxide (CO) a prime example. Several nadir-viewing thermal infrared sounders monitor this gas from space but their limited sensitivity to the boundary layer is a well-known disadvantage of this technique. Our study investigates the performance of a new retrieval algorithm applied to Measurements of Pollution in the Troposphere (MOPITT) data (version 5) that combines the thermal infrared (TIR) with near-infrared (NIR) bands that are more sensitive to the boundary layer. This new data product is compared with the TIR-only product as well as measurements from the Infrared Atmospheric Sounding Interferometer (IASI), also a TIR sensor. The study focuses on eight megacities: Moscow, Paris, Mexico, Tehran, Baghdad, Los Angeles, Sao Paulo and Delhi. High-resolution maps of the CO distribution over these locations have been generated using a new pixel averaging technique that clearly demonstrates a CO hit-spot. Combining the satellite data with wind data from meteorological reanalysis a clear dependence of the CO distribution with near-surface wind speed direction is found. A clear reduction of CO emission over all sites between 2000-2005 and 2006-2011 is observed, reaching ~ 13% over Mexico and a megacity as Baghdad emitted the same amount of CO between 2006 and 2011 than Tehran or Mexico between 2000 and 2005.
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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 | 0,003 |
| 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) | 0,001 | 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 ».