A Comparative Analysis of Satellite‐Derived CO Retrievals During the 2020 Wildfires in North America
Notice bibliographique
Résumé
In September 2020, the Western United States experienced anomalously severe wildfires that resulted in carbon monoxide (CO) emissions almost three times the 2001-2019 average. In this study, we investigate the influence of wildfires on atmospheric carbon monoxide (CO) variability through a comparative analysis of observations from the Measurements of Pollution in the Troposphere (MOPITT), the Infrared Atmospheric Sounding Interferometer (IASI), and the Tropospheric Monitoring Instrument (TROPOMI). Our focus is on the North American domain, aiming to understand the differences among these products. In general, all instruments show excellent agreement under typical atmospheric CO conditions. However, notable discrepancies were observed in the CO data from the three sensors, particularly in regions with elevated CO total column (TC) values. IASI and TROPOMI consistently showed higher CO values over the western U.S. compared to MOPITT. During the fire episodes, we found that the IASI retrievals suggested higher CO abundances near the surface than the MOPITT thermal infrared retrievals that are probably the result of the differences in the covariance matrices used in IASI and MOPITT retrievals. We also found that the high IASI and TROPOMI CO observations over the western U.S. coincided with high values of the TROPOMI aerosol index (AI), suggesting the presence of absorbing aerosols. The analysis exhibited better agreement between TROPOMI and MOPITT CO TC when the AI values were low. Our results suggest that appropriate quality filtering should be employed when analyzing pollution events with these data. In particular, utilizing the AI for quality filtering may be useful when analyzing extreme pollution events with these satellite products.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 ».