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
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».