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Enregistrement W4405416400 · doi:10.5194/acp-24-13889-2024

The improved Trajectory-mapped Ozonesonde dataset for the Stratosphere and Troposphere (TOST): update, validation and applications

2024· article· en· W4405416400 sur OpenAlexafffund
Zhou Zang, Jane Liu, D. W. Tarasick, Omid Moeini, Jianchun Bian, Jinqiang Zhang, Anne M. Thompson, Roeland Van Malderen, H. G. J. Smit, Ryan M. Stauffer, B. J. Johnson, Debra E. Kollonige

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric Ozone and Climate
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesFoundation for Innovative Research Groups of the National Natural Science Foundation of ChinaAlliance de recherche numérique du CanadaCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésStratosphereTroposphereTrajectoryEnvironmental scienceAtmospheric sciencesMeteorologyClimatologyPhysicsGeologyAstronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A global-scale horizontally and vertically resolved ozone climatology provides detailed insights into ozone variability. Here, the seasonal, annual and decadal monthly Trajectory-mapped Ozonesonde dataset for the Stratosphere and Troposphere (TOST) ozone climatology is improved and updated over 1970–2021. TOST is gridded at 5°×5°×1 km (latitude, longitude and altitude) from the surface to 26 km by the geometric coordinate and from the surface to 20 hPa at 26 pressure levels by the pressure coordinate, with the most recent ozonesonde data re-evaluated following the ASOPOS-2 guidelines (Smit and Thompson, 2021). Comparison between ozonesonde and trajectory-derived ozone shows good agreement for each decade, altitude and station, with relative differences (RDs) of 2 %–4 % in the troposphere and 0.5 % in the stratosphere. TOST also aligns well with aircraft, the Satellite Aerosol and Gas Experiment (SAGE) and the Microwave Limb Sounder (MLS) datasets. The updated TOST improves data coverage in all latitude bands and altitudes and reduces RD by 14 %–17 % compared to the previous version, taking advances in trajectory simulations and twice as many ozonesonde profiles. Higher uncertainties in TOST are where data are sparse, i.e., southern high latitudes, tropics and pre-1980s, and where variability is high, i.e., at the surface and upper troposphere–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 non-significant change in lower stratospheric ozone after 1998. TOST offers users a dataset with 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 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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil0,136

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,213 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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