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Enregistrement W4399377107 · doi:10.5194/amt-17-3467-2024

Using a portable FTIR spectrometer to evaluate the consistency of Total Carbon Column Observing Network (TCCON) measurements on a global scale: the Collaborative Carbon Column Observing Network (COCCON) travel standard

2024· article· en· W4399377107 sur OpenAlexaffabout
Benedikt Herkommer, Carlos Alberti, Paolo Castracane, Jia Chen, Angelika Dehn, Florian Dietrich, Nicholas M. Deutscher, Matthias Frey, Jochen Groß, Lawson Gillespie, Frank Hase, Isamu Morino, Nasrin Mostafavi Pak, Brittany Walker, Debra Wunch

Notice bibliographique

RevueAtmospheric measurement techniques · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesEuropean Space Agency
Mots-clésEnvironmental scienceSpectrometerGreenhouse gasRemote sensingTrace gasSatelliteScale (ratio)MeteorologyGeologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. To fight climate change, it is crucial to have a precise knowledge of greenhouse gas (GHG) concentrations in the atmosphere and to monitor sources and sinks of GHGs. On global scales, satellites are an appropriate monitoring tool. For the validation of the satellite measurements and to tie them to the World Meteorological Organization (WMO) trace gas scale, ground-based Fourier transform infrared (FTIR) networks are used, which provide reference data. To ensure the highest-quality validation data, the network must be scaled to the WMO trace gas scale and have a very small site-to-site bias. Currently, the Total Carbon Column Observing Network (TCCON) is the de facto standard FTIR network for providing reference data. Ensuring a small site-to-site bias is a major challenge for the TCCON. In this work, we describe the development and application of a new method to evaluate the site-to-site bias by using a remotely controlled portable FTIR spectrometer as a travel standard (TS) for evaluating the consistency of columnar GHG measurements performed at different TCCON stations, and we describe campaign results for the TCCON sites in Tsukuba (Japan), East Trout Lake (Canada) and Wollongong (Australia). The TS is based on a characterized portable EM27/SUN FTIR spectrometer equipped with an accurate pressure sensor which is operated in an automated enclosure. The EM27/SUN is the standard instrument of the Collaborative Carbon Column Observing Network (COCCON). The COCCON is designed such that all spectrometers are referenced to a common reference unit located in Karlsruhe, Germany. To evaluate the long-term stability of the TS instrument, it is placed side-by-side with the TCCON instrument in Karlsruhe (KA) and the COCCON reference unit (the EM27/SUN spectrometer SN37, which is operated permanently next to the TCCON-KA site) between deployments to collect comparing measurements. At each of the visited TCCON sites, the TCCON spectrometers collected low-resolution (LR) (0.5 cm−1) and high-resolution (HR) (0.02 cm−1) measurements in an alternating manner. Based on the TS as a portable standard, the measurements are compared to the Karlsruhe site as a common reference. For Tsukuba and Wollongong, the agreement with the reference in Karlsruhe found for XCO2 is on the 0.1 % level for both the LR and HR measurements. For XCH4, the agreement is at the 0.2 % level, with the low-resolution measurements showing a low bias at both sites and for both gases. For XCO, the deviations are up to 7 %. The reason for this is likely to be a known issue with the CO a priori profiles used by the TCCON over source regions. In East Trout Lake (ETL), the TCCON spectrometer broke down while the TS was en route to the station. Hence, no side-by-side comparison was possible there. An important auxiliary value for FTIR retrievals is the surface pressure. Using the pressure sensor in the TS, the surface pressure measurements at each site are also compared. The surface pressure analysis reveals excellent agreement (0.027, 0.135 and 0.094 hPa) for the Tsukuba, ETL and Wollongong sites.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,085
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,226 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations11
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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