MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4406465432 · doi:10.5194/acp-25-535-2025

OMPS-LP aerosol extinction coefficients and their applicability in GloSSAC

2025· article· en· W4406465432 sur OpenAlexaboutno aff
Mahesh Kovilakam, L. W. Thomason, Magali Verkerk, Thomas J. Aubry, Travis N. Knepp

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric aerosols and clouds
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesScience Mission DirectorateNuclear Safety and Security CommissionUniversity of ExeterAeronautics Research Mission DirectorateNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésExtinction (optical mineralogy)AerosolAtmospheric sciencesEnvironmental scienceMeteorologyChemistryPhysicsMineralogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Global Space-based Stratospheric Aerosol Climatology (GloSSAC) is essential for understanding and modeling the climatic impacts of stratospheric aerosols. It relies primarily on data from the Stratospheric Aerosol Gas Experiment (SAGE) satellite series, supplemented by the Optical Spectrograph and Infrared Imaging System (OSIRIS) and Cloud-Aerosol Lidar and Infrared Pathfinder Satellite Observations (CALIPSO). GloSSAC currently provides stratospheric aerosol extinction coefficients and aerosol optical depths at 525 and 1020 nm. With CALIPSO decommissioned and OSIRIS nearing the end of its operational life, SAGE III/ISS (International Space Station) will soon become the sole data source for GloSSAC, but it will only be available as long as the ISS is operational, until around 2030. Therefore, incorporating other measurements, such as those from the Ozone Mapping and Profiler Suite Limb Profiler (OMPS-LP), is critical. OMPS-LP has provided continuous aerosol extinction coefficient measurements since 2012 with a retrieval algorithm developed by NASA, i.e., OMPS(NASA). However, OMPS(NASA) has been shown to overestimate aerosol extinction coefficients, particularly after the 2022 Hunga Tonga eruption, compared to the tomographic retrieval of OMPS developed by the University of Saskatchewan (OMPS(SASK)) and SAGE III/ISS. Our analysis shows that OMPS(NASA) indeed exhibits a consistently high bias (>50 %) following large volcanic eruptions and pyrocumulonimbus plumes from intense wildfires, while OMPS(SASK) shows reasonable agreement with SAGE III/ISS between 40° S and 40° N. This overestimation by OMPS(NASA) leads to an overestimation of the aerosol effective radiative forcing (ERF) and the associated model-simulated global surface temperature response by a factor of about 2.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,198 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAtmospheric chemistry and physicsMême sujetAtmospheric aerosols and cloudsTravaux en français237 207