MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4401583793 · doi:10.3390/rs16162979

Evaluation of Sentinel-5P TROPOMI Methane Observations at Northern High Latitudes

2024· article· en· W4401583793 sur OpenAlexaff
Hannakaisa Lindqvist, Ella Kivimäki, Tuomas Häkkilä, Aki Tsuruta, Oliver Schneising, Michael Buchwitz, Alba Lorente, Mari Martinez Velarte, Tobias Borsdorff, Carlos Alberti, Leif Backman, Matthias Buschmann, Huilin Chen, Darko Dubravica, Frank Hase, Pauli Heikkinen, Tomi Karppinen, Rigel Kivi, Erin McGee, Justus Notholt, Kimmo Rautiainen, Sébastien Roche, William R. Simpson, Kimberly Strong, Qiansi Tu, Debra Wunch, Tuula Aalto, Johanna Tamminen

Notice bibliographique

RevueRemote Sensing · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesTiina ja Antti Herlinin säätiöNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekAcademy of FinlandRussian Foundation for Basic ResearchEuropean Commission
Mots-clésEnvironmental scienceAtmospheric methaneMethaneAtmospheric sciencesGeologyGreenhouse gasOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Arctic and boreal regions are experiencing a rapid increase in temperature, resulting in a changing cryosphere, increasing human activity, and potentially increasing high-latitude methane emissions. Satellite observations from Sentinel-5P TROPOMI provide an unprecedented coverage of a column-averaged dry-air mole fraction of methane (XCH4) in the Arctic, compared to previous missions or in situ measurements. The purpose of this study is to support and enhance the data used for high-latitude research through presenting a systematic evaluation of TROPOMI methane products derived from two different processing algorithms: the operational product (OPER) and the scientific product (WFMD), including the comparison of recent version changes of the products (OPER, OPER rpro, WFMD v1.2, and WFMD v1.8). One finding is that OPER rpro yields lower XCH4 than WFMD v1.8, the difference increasing towards the highest latitudes. TROPOMI product differences were evaluated with respect to ground-based high-latitude references, including four Fourier Transform Spectrometer in the Total Carbon Column Observing Network (TCCON) and five EM27/SUN instruments in the Collaborative Carbon Column Observing Network (COCCON). The mean TROPOMI–TCCON GGG2020 daily median XCH4 difference was site-dependent and varied for OPER rpro from −0.47 ppb to 22.4 ppb, and for WFMD v1.8 from 1.2 ppb to 19.4 ppb with standard deviations between 13.0 and 20.4 ppb and 12.5–15.0 ppb, respectively. The TROPOMI–COCCON daily median XCH4 difference varied from −26.5 ppb to 5.6 ppb for OPER rpro, with a standard deviation of 14.0–28.7 ppb, and from −5.0 ppb to 17.2 ppb for WFMD v1.8, with a standard deviation of 11.5–13.0 ppb. Although the accuracy and precision of both TROPOMI products are, on average, good compared to the TCCON and COCCON, a persistent seasonal bias in TROPOMI XCH4 (high values in spring; low values in autumn) is found for OPER rpro and is reflected in the higher standard deviation values. A systematic decrease of about 7 ppb was found between TCCON GGG2014 and GGG2020 product update highlighting the importance of also ensuring the reliability of ground-based retrievals. Comparisons to atmospheric profile measurements with AirCore carried out in Sodankylä, Northern Finland, resulted in XCH4 differences comparable to or smaller than those from ground-based remote sensing.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,224 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations26
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueRemote SensingMême sujetAtmospheric and Environmental Gas DynamicsTravaux en français237 207