Accounting for Aerosols Effect in GHGSat Methane Retrieval
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. GHGSat comprises a constellation of high spatial and spectral resolution satellites, specializing in monitoring methane emissions at 1.65 μm. This study investigates the ability to accurately retrieve both the methane mixing ratio enhancement (ΔXCH4) and aerosol optical depth (XAOD) simultaneously from simulated GHGSat observations that incorporate angle-dependent scattering information. Results indicate that the polarity of ΔXCH4 when neglecting aerosols changes from negative to positive as surface albedo increases, which is consistent with previous studies. Biases in ΔXCH4 are most pronounced when XAOD is not simultaneously retrieved, ranging from −3.0 % to 6.3 % with a 0.1 AOD, a 60° solar zenith angle, and a 0.2 surface albedo for the nadir-only retrieval. Using multiple satellite viewing angles during the GHGSat observation sequence with a scattering angle ranging from 100° to 140°, the study shows that the mean bias and standard deviation of XCH4 are within 0.2 % and 2.7 % relative to the background. The correlation between simultaneously retrieved ΔXCH4 and XAOD shifts from positive to negative as surface albedo increases and aerosol asymmetry factor decreases, signifying a transition of the dominating aerosol effect from aerosol-only scattering to aerosol-surface multiple scattering. The variety of scattering angle ranges has little impact on the performance of the multi-angle viewing method. This study improves the understanding of the aerosol impact on the GHGSat ΔXCH4 retrieval and provides guidance for improving future GHGSat-like point-source imagers.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».