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Enregistrement W4385584274 · doi:10.1080/01431161.2023.2240028

Estimating ground-level CH<sub>4</sub> concentrations inferred from Sentinel-5P

2023· article· en· W4385584274 sur OpenAlexfundno aff
Jianen Qin, Xiuying Zhang, Lei Liu, Kai Qin, Xiaoyong Xing

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Remote Sensing · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of ChinaBasic Research Program of Jiangsu ProvinceMinistry of Natural Resources
Mots-clésEnvironmental scienceSatelliteGreenhouse gasCorrelation coefficientAtmospheric sciencesGround levelMethaneChristian ministryMeteorologyGeographyGeologyChemistryStatisticsGround floorMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Methane (CH4) is an important greenhouse gas; however, there is a lack of large-scale studies on ground-level CH4 concentrations. We estimated global ground-level CH4 concentrations based on the CH4 columns from the Copernicus Sentinel-5 precursor satellite (S5P) and vertical profiles of CH4 concentrations simulated from the Atmospheric Chemical Transport Model (GEOS-Chem). The proposed approach had achieved a high predictive accuracy for monthly ground-level CH4 concentrations, with a correlation coefficient of 0.93 (p < 0.01) and RMSE of 29.93 ppb between the estimated CH4 concentrations and those of ground measurements from the World Data Centre for Greenhouse Gases (WDCGG). Compared with the S5P CH4 columns, the estimated ground-level CH4 concentration has a close spatial relationship with emissions. The high CH4 concentrations occurred in eastern China, northern India, western Russia, eastern U.S., and central Europe. Furthermore, the estimated ground-level CH4 concentrations could reflect the seasonal variations of the observations, with correlation coefficients from 0.14 to 0.92. Our findings highlight the importance of satellite observations on atmospheric CH4 in understanding the spatial and temporal emissions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,551
Score d'incertitude au seuil0,598

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,230 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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