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Enregistrement W4387438983 · doi:10.5194/amt-16-1881-2023

Updated merged SAGE-CCI-OMPS+ dataset for the evaluation of ozone trends in the stratosphere

2023· article· en· W4387438983 sur OpenAlexafffund
Viktoria Sofieva, Monika E. Szeląg, Johanna Tamminen, Carlo Arosio, Alexei Rozanov, Mark Weber, D. A. Degenstein, Adam Bourassa, Daniel Zawada, Michael Kiefer, Alexandra Laeng, Kaley A. Walker, Patrick E. Sheese, Daan Hubert, Michel Van Roozendaël, Christian Retscher, Robert Damadeo, J. D. Lumpe

Notice bibliographique

RevueAtmospheric measurement techniques · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric Ozone and Climate
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesUniversität BremenTekesDeutsches Zentrum für Luft- und RaumfahrtCentre National d’Etudes SpatialesCanadian Space AgencyDeutsche ForschungsgemeinschaftAcademy of FinlandUniversität StuttgartEuropean Space Agency
Mots-clésSCIAMACHYStratosphereOccultationEnvironmental scienceAtmospheric soundingTroposphereOsirisOzoneAerosolAtmospheric sciencesRemote sensingOzone layerSatelliteMeteorologyGeographyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. In this paper, we present the updated SAGE-CCI-OMPS+ climate data record of monthly zonal mean ozone profiles. This dataset covers the stratosphere and combines measurements by nine limb and occultation satellite instruments – SAGE II (Stratospheric Aerosol and Gases Experiment II), OSIRIS (Optical Spectrograph and InfraRed Imaging System), MIPAS (Michelson Interferometer for Passive Atmospheric Sounding), SCIAMACHY (SCanning Imaging Spectrometer for Atmospheric CHartographY), GOMOS (Global Ozone Monitoring by Occultation of Stars), ACE-FTS (Atmospheric Chemistry Experiment Fourier Transform Spectrometer), OMPS-LP (Ozone Monitor Profiling Suite Limb Profiler), POAM (Polar Ozone and Aerosol Measurement) III, and SAGE III/ISS (Stratospheric Aerosol and Gases Experiment III on the International Space Station). Compared to the original version of the SAGE-CCI-OMPS dataset (Sofieva et al., 2017b), the update includes new versions of MIPAS, ACE-FTS, and OSIRIS datasets and introduces data from additional sensors (POAM III and SAGE III/ISS) and retrieval processors (OMPS-LP). In this paper, we show detailed intercomparisons of ozone profiles from different instruments and data versions, with a focus on the detection of possible drifts in the datasets. The SAGE-CCI-OMPS+ dataset has a better coverage of polar regions and of the upper troposphere and the lower stratosphere (UTLS) than the previous dataset. We also studied the influence of including new datasets on ozone trends, which are estimated using multiple linear regression. The changes in the merged dataset do not change the overall morphology of post-1997 ozone trends; statistically significant trends are observed in the upper stratosphere. The largest changes in ozone trends are observed in polar regions, especially in the Southern Hemisphere. The updated SAGE-CCI-OMPS+ dataset contains profiles of deseasonalized anomalies and ozone concentrations from 1984 to 2021, in 10∘ latitude bins from 90∘ S to 90∘ N and in the altitude range from 10 to 50 km. The dataset is open access and available at https://climate.esa.int/en/projects/ozone/data/ (last access: 9 March 2023) and at ftp://cci_web@ftp-ae.oma.be/esacci (ESA Climate Office; last access: 9 March 2023).

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,068

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,005

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 Opus0,101
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,215 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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