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Enregistrement W4392510212 · doi:10.5194/amt-17-1375-2024

The importance of digital elevation model accuracy in X <sub> CO <sub>2</sub> </sub> retrievals: improving the Orbiting Carbon Observatory 2 Atmospheric Carbon Observations from Space version 11 retrieval product

2024· article· en· W4392510212 sur OpenAlexaff
Nicole Jacobs, C. O’Dell, Thomas E. Taylor, T. L. Logan, Brendan Byrne, Matthäus Kiel, Rigel Kivi, Pauli Heikkinen, Aronne Merrelli, Vivienne H. Payne, Abhishek Chatterjee

Notice bibliographique

RevueAtmospheric measurement techniques · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésObservatoryDigital elevation modelEnvironmental scienceAdvanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection RadiometerTrace gasRemote sensingAtmospheric sciencesAtmospheric correctionLatitudeMeteorologyGeologyGeodesyPhysicsAstrophysicsSatelliteAstronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Knowledge of surface pressure is essential for calculating column-averaged dry-air mole fractions of trace gases, such as CO2 (XCO2). In the NASA Orbiting Carbon Observatory 2 (OCO-2) Atmospheric Carbon Observations from Space (ACOS) retrieval algorithm, the retrieved surface pressures have been found to have unacceptable errors, warranting a parametric bias correction. This correction depends on the difference between retrieved and a priori surface pressures, which are derived from a meteorological model that is hypsometrically adjusted to the surface elevation using a digital elevation model (DEM). As a result, the effectiveness of the OCO-2 bias correction is contingent upon the accuracy of the referenced DEM. Here, we investigate several different DEM datasets for use in the OCO-2 ACOS retrieval algorithm: the OCODEM used in ACOS v10 and previous versions, the NASADEM+ (a composite of SRTMv4, ASTER GDEMv3, GIMP, and RAMPv2 DEMs) used in ACOS v11, the Copernicus GLO-90 DEM (GLO-90 DEM), and two polar regional DEMs (ArcticDEM and REMA). We find that the NASADEM+ (ASTER GDEMv3) has a persistent negative bias on the order of 10 to 20 m across most regions north of 60° N latitude, relative to all the other DEMs considered (OCODEM, ArcticDEM, and GLO-90 DEM). Variations of 10 m in DEM elevations lead to variations in XCO2 of approximately 0.4 ppm, meaning that the XCO2 from OCO-2 ACOS v11 retrievals tends to be 0.4 to 0.8 ppm lower across regions north of 60° N than XCO2 from OCO-2 ACOS v10. Our analysis also suggests that the GLO-90 DEM has superior global continuity and accuracy compared to the other DEMs, motivating a post-processing update from OCO-2 v11 Lite files (which used NASADEM+) to OCO-2 v11.1 by substituting the GLO-90 DEM globally. We find that OCO-2 v11.1 improves accuracy and spatial continuity in the bias-corrected XCO2 product relative to both v10 and v11 in high-latitude regions while resulting in marginal or no change in most regions within ± 60° latitude. In addition, OCO-2 v11.1 provides increased data throughput after quality control filtering in most regions, partly due to the change in DEM but mostly due to other corrections to quality control parameters. Given large-scale differences north of 60° N between the OCODEM and NASADEM+, we find that replacing the OCODEM with NASADEM+ yields a ∼ 100 TgC shift in inferred carbon uptake for the zones spanning 30 to 60° N and 60 to 90° N, which is on the order of 5 % to 7 % of the estimated pan-Arctic land sink. Changes in inferred fluxes from replacing the OCODEM with the GLO-90 DEM are smaller, and given the evidence for improved accuracies from this DEM, this suggests that large changes in inferred fluxes from the NASADEM+ are likely erroneous.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,577
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,198 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations29
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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