Retrieval and validation of global tropospheric nitrogen dioxide (NO2) vertical profiles obtained via cloud-slicing TROPOMI partial columns
Notice bibliographique
Résumé
Observations of the vertical distribution of nitrogen oxides (NOx ≡ NO + NO2) in the troposphere are severely limited, despite its influence on ozone formation. Here, we derive vertical profiles of the NOx component NO2 by applying cloud-slicing to partial columns of NO2 from the space-based TROPOMI instrument. This yields seasonal means of NO2 volume mixing ratios at ~100 km resolution for multiple years (March 2018 to February 2022) on a global scale in the upper troposphere (180-320 hPa and 320-450 hPa), the middle troposphere (450-600 hPa and 600-800 hPa) and the boundary layer (800 hPa to the Earth’s surface). We evaluate our product against in situ NO2 measurements from NASA DC-8 aircraft campaigns over Canada (ARCTAS, ATom, INTEX-A), the Eastern US (ATom, SEAC4RS, INTEX-A), the North and South Atlantic (ATom), and the Central and South Pacific (ATom) and use our validated dataset to assess state-of-knowledge of global tropospheric NOx as simulated by GEOS-Chem. In the middle troposphere, cloud-sliced NO2 has a mean value of 20-40 pptv and deviates by < 5 pptv where NO2 from aircraft observations exceeds the instrument detection limit. The consistency between cloud-slicing results and aircraft observations here is due to high sampling frequency and ideal conditions for cloud-slicing. Differences with aircraft observations are larger (up to 120 pptv) in the upper troposphere between 320-180 hPa where aircraft observations may be susceptible to biases and where cloud-sliced NO2 data are relatively sparse. In the boundary layer, retrievals consistent with the aircraft observations are only possible over marine environments where NO2 concentrations differ by < 35 pptv compared to > 450 pptv over terrestrial regions. This is because large land-based NOx sources cause steep vertical NO2 gradients that are problematic for cloud-slicing which assumes NO2 is well mixed throughout the troposphere. We find that NO2 concentrations above the Eastern US differ by < 20 pptv when comparing cloud-sliced tropospheric vertical profiles to simulated vertical profiles from the GEOS-Chem chemical transport model. However, GEOS-Chem consistently underestimates concentrations of NO2 in the remote troposphere, simulating concentrations that are 50% less than the mean cloud-sliced NO2 observations. This is a result of the limited number of current NO2 observations used to validate models like GEOS-Chem which are limited in both time and space. By deriving tropospheric vertical profiles from cloud-slicing satellite observations there is an opportunity to obtain routine NO2 observations which can then be compared to aircraft measurements and simulations from the GEOS-Chem model. From this, we can determine the environmental factors that impact tropospheric NOx on a global scale and address long-standing uncertainties in our understanding of NOx in the troposphere.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».