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Enregistrement W4310805324 · doi:10.5194/amt-2022-322

Inferring the vertical distribution of CO and CO <sub>2</sub> from TCCON total column values using the TARDISS algorithm

2022· preprint· en· W4310805324 sur OpenAlexaff
Harrison Parker, Joshua L. Laughner, Geoffrey C. Toon, Debra Wunch, Coleen M. Roehl, Laura T. Iraci, James R. Podolske, Kathryn McKain, Bianca C. Baier, P. O. Wennberg

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesGoddard Space Flight CenterNational Ethnic Affairs Commission of the People's Republic of ChinaNational Oceanic and Atmospheric AdministrationJet Propulsion LaboratoryNuclear Safety and Security CommissionLangley Research CenterCalifornia Institute of TechnologyNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésTrace gasTroposphereEnvironmental scienceDifferential optical absorption spectroscopyColumn (typography)Atmospheric chemistryAtmospheric sciencesRemote sensingAbsorption (acoustics)MeteorologyMathematicsGeologyPhysicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. We describe an approach for determining limited information about the vertical distribution of carbon monoxide (CO) and carbon dioxide (CO2) from total column observations from ground-based TCCON observations. For long-lived trace gases, such as CO and CO2, it has been difficult to retrieve information about their vertical distribution from spectral line shapes in the shortwave infrared (SWIR) spectra because of the large doppler widths at 6000 cm-1, and errors in the spectroscopy and in the atmospheric temperature profile which mask the effects of variations in their mixing ratio with altitude in the troposphere. For CO2 the challenge is especially difficult given that these variations are typically 2 % or less. Nevertheless, if sufficient accuracy can be obtained, such information would be highly valuable for evaluation of retrievals from satellites and more generally for improving the estimate of surface sources and sinks of these trace gases. We present here the Temporal Atmospheric Retrieval Determining Information from Secondary Scaling (TARDISS) retrieval algorithm. TARDISS uses several simultaneously obtained total column observations of the same gas from different absorption bands with distinctly different vertical averaging kernels. Since TARDISS avoids spectral re-fitting by ingesting retrieved column abundances, it is very fast and processes years of data in minutes. The different total column retrievals are combined using a Bayesian approach where the weights and temporal covariance applied to the different retrievals include additional constraints on the diurnal variation in the vertical distribution for these gases. We assume that only the near surface is influenced by local sources and sinks, while variations in the distribution in the middle and upper troposphere result primarily from advection that can be independently constrained using reanalysis data about the variation in mid-tropospheric potential temperature. Using measurements from five North American TCCON sites, we find that the retrieved lower partial column (between the surface and ~800 hPa) of the CO and CO2 dry mole fractions (DMF) have slopes of 1.001±0.002 and 1.007±0.002 with respect to lower column DMF from integrated in situ data measured by aircraft and AirCore. The average error for our CO retrieval is 0.857 ppb (~1 %) while the average error for our CO2 retrieval is 3.55 ppm (~0.8 %). We calculate degrees of freedom from signal of 0.218 per measurement for lower partial column CO on average and of 0.353 per measurement for lower partial column CO2 on average. Compared with classical line-shape-derived vertical profile retrievals, our algorithm reduces the influence of forward model errors such as imprecision in spectroscopy (line shapes and intensities) and in the instrument line shape. We anticipate that this approach will find broad application for use in carbon cycle science.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 GPT0,230
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations0
Publié2022
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