Notice bibliographique
Résumé
<strong class="journal-contentHeaderColor">Abstract.</strong> A global-scale horizontally- and vertically-resolved ozone climatology can provide a detailed assessment of ozone variability. Here, the Trajectory-mapped Ozonesonde dataset for the Stratosphere and Troposphere (TOST) ozone climatology is improved and updated to the recent decade (1970s–2010s) on a grid of 5° × 5° × 1 km (latitude, longitude, and altitude) from the surface to 26 km altitude, with the most recent ozonesonde data re-evaluated following the ASOPOS-2 guidelines (GAW Report No. 268, 2021). Comparison between independent ozonesonde and trajectory-derived ozone shows good agreement in each decade, altitude, and station, with relative differences (RD) of 2–4 % in the troposphere and 0.5 % in the stratosphere. Comparisons of TOST with aircraft and two satellite datasets, the Satellite Aerosol and Gas Experiment (SAGE) and the Microwave Limb Sounder (MLS), show comparable overall agreement. The updated TOST outperforms the previous version with higher data coverage in all latitude bands and altitudes and 14–17 % lower RD compared to independent ozonesondes, employing twice as many ozonesonde profiles and an updated trajectory simulation model. Higher uncertainties in TOST are where data are sparse, i.e., over the southern high latitudes and the tropics, and before the 1980s, and where variability is high, i.e., at the surface and upper troposphere and lower stratosphere (UTLS). Caution should therefore be taken when using TOST in these spaces and times. TOST captures global ozone distributions and temporal variations, showing an overall insignificant change of stratospheric ozone after 1998. TOST offers users a long record, global coverage, and high vertical resolution.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».