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Enregistrement W4390109707 · doi:10.5194/gmd-16-7491-2023

Spherical air mass factors in one and two dimensions with SASKTRAN 1.6.0

2023· article· en· W4390109707 sur OpenAlexafffundabout
Lukas Fehr, C. A. McLinden, Debora Griffin, Daniel Zawada, D. A. Degenstein, Adam Bourassa

Notice bibliographique

RevueGeoscientific model development · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric Ozone and Climate
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesEnvironment and Climate Change Canada
Mots-clésAir mass (solar energy)Geostationary orbitMonte Carlo methodAtmosphere (unit)Environmental scienceAir quality indexRadiative transferMeteorologyTropospherePhysicsMathematicsAerospace engineeringMechanicsSatelliteOpticsStatisticsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Air quality measurements from geostationary orbit by the instrument TEMPO (Tropospheric Emissions: Monitoring of Pollution) will offer an unprecedented view of atmospheric composition over North America. Measurements over Canadian latitudes, however, offer unique challenges: TEMPO's lines of sight are shallower, the sun is lower, and snow cover is more common. All of these factors increase the impact of the sphericity and the horizontal inhomogeneity of the atmosphere on the accuracy of the air quality measurements. Air mass factors encapsulate the complex paths of the measured sunlight, but traditionally they ignore horizontal variability. For the high spatial resolution of modern instruments such as TEMPO, the error due to neglecting horizontal variability is magnified and needs to be characterized. Here we present developments to SASKTRAN, the radiative transfer framework developed at the University of Saskatchewan, to calculate air mass factors in a spherical atmosphere, with and without consideration of horizontal inhomogeneity. Recent upgrades to SASKTRAN include first-order spherical corrections for the discrete ordinates method and the capacity to compute air mass factors with the Monte Carlo method. Together with finite-difference air mass factors via the successive orders method, this creates a robust framework for computing air mass factors. One-dimensional air mass factors from all three methods are compared in detail and are found to be in good agreement. Two-dimensional air mass factors are computed with the deterministic successive orders method, demonstrating an alternative for a calculation which would typically be done only with a nondeterministic Monte Carlo method. The two-dimensional air mass factors are used to analyze a simulated TEMPO-like measurement over Canadian latitudes. The effect of a sharp horizontal feature in surface albedo and NO2 was quantified while varying the distance of the feature from the intended measurement location. Such a feature in the surface albedo or NO2 could induce errors on the order of 5 % to 10 % at a distance of 50 km, and their combination could induce errors on the order of 10 % as far as 100 km away.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,088
Score d'incertitude au seuil0,510

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,184 · 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'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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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