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Enregistrement W4309785120 · doi:10.5194/acp-22-14709-2022

Water vapour and ozone in the upper troposphere–lower stratosphere: global climatologies from three Canadian limb-viewing instruments

2022· article· en· W4309785120 sur OpenAlexafffundabout
Paul S. Jeffery, Kaley A. Walker, Christopher E. Sioris, C. D. Boone, D. A. Degenstein, G. L. Manney, C. T. McElroy, Luis Millán, David A. Plummer, Niall J Ryan, Patrick E. Sheese, Jiansheng Zou

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric Ozone and Climate
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanYork UniversityUniversity of WaterlooEnvironment and Climate Change CanadaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Space AgencyEuropean Space Agency
Mots-clésStratosphereTroposphereWater vaporTropopauseAtmospheric sciencesEnvironmental scienceMicrowave Limb SounderOccultationOzoneClimatologyAtmosphere (unit)LatitudeSatelliteMeteorologyGeologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study presents upper troposphere–lower stratosphere (UTLS) water vapour and ozone climatologies generated from 14 years (June 2004 to May 2018) of measurements made by three Canadian limb-viewing satellite instruments: the Atmospheric Chemistry Experiment Fourier Transform Spectrometer (ACE-FTS), the Measurement of Aerosol Extinction in the Stratosphere and Troposphere Retrieved by Occultation (MAESTRO), and the Optical Spectrograph and InfraRed Imaging System (OSIRIS; ozone only). This selection of instruments was chosen to explore the capability of these Canadian instruments in representing the UTLS and to enable analysis of the impact of different measurement sampling patterns. The water vapour and ozone climatologies have been constructed using tropopause-relative potential temperature and equivalent-latitude coordinates in an effort to best represent the distribution of these two gases in the UTLS, which is characterized by a high degree of dynamic and geophysical variability. Zonal-mean multiyear-mean climatologies are provided with 5 ∘ equivalent latitude and 10 K potential temperature spacing and have been constructed on a monthly, seasonal (3-month), and yearly basis. These climatologies are examined in-depth for two 3-month periods, December–January–February and June–July–August, and are compared to reference climatologies constructed from the Canadian Middle Atmosphere Model 39-year specified dynamics (CMAM39-SD) run, subsampled to the times and locations of the satellite measurements, in order to evaluate the consistency of water vapour and ozone between the datasets. Specifically, this method of using a subsampled model addresses the impact of each instrument's measuring pattern and allows for the quantification of the influence of different measurement patterns on multiyear climatologies. This in turn permits a more consistent evaluation of the distributions of these two gas species, as assessed through the differences between the model and measurement climatologies. For water vapour, the average absolute relative difference between CMAM39-SD and ACE-FTS differed between the two versions of ACE-FTS by less than 8 %, while the MAESTRO climatologies were found to differ by 15 %–41 % from ACE-FTS, depending on the version of ACE-FTS and the season. When considering the ozone climatologies, those constructed from the two ACE-FTS versions agreed to within 2 % overall, and the OSIRIS ozone climatologies agreed with these to within 10 %. The MAESTRO ozone climatologies differ from those from ACE-FTS and OSIRIS by 30 %–35 % and 25 %, respectively, albeit with regions of better agreement within the UTLS. These findings indicate that this set of Canadian limb sounders yields generally similar water vapour and ozone distributions in the UTLS, with some exceptions for MAESTRO depending on the season and gas species.

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 enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,088

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,185 · 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

Citations12
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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