First Results of Absorbing Aerosol Index From the Absorbing Aerosol Sensor Onboard Gaofen-5B
Notice bibliographique
Résumé
The Absorbing Aerosol Index (AAI) determines the presence and approximate amount of absorbing aerosol particles. The Absorbing Aerosol Sensor (AAS) equipped on the Gaofen-5B satellite was successfully launched and deployed in orbit on September 7, 2021. Following a period of initial on-orbit testing, reliable AAI observational results were collected. The nadir of the AAS had a design spatial resolution of 4 km × 4 km and a current spatial resolution of 2 km × 4 km, which presented significant benefits in the spatial resolution and clear distribution characteristics of pollutants. The results of AAS were validated by comparing with the observed data of Global Ozone Monitoring Experiment-2 (GOME-2) in the Sahara Desert and surrounding areas. In 2022 and 2023, we utilized AAS observations to study the typical pollution processes. These included the spring pollution distribution around the Bohai Sea, the observation and tracking of long-term dust pollution in China in March and April 2023, the distribution of spring pollution in the Indochina Peninsula in April 2023, and the distribution of wildfires in Canada on June 22, 2023. The results were validated and analyzed using data from Tropospheric Monitoring Instrument (TROPOMI), GOME-2, AErosol RObotic NETwork (AERONET) and Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS). The results of the observation and evaluation revealed that the AAS AAI can provide reliable information for precise observation of air pollutants at a high resolution.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».