Aura Ozone Monitoring Instrument (OMI) Collection 4 Formaldehyde Products
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study presents the ozone monitoring instrument (OMI) Collection 4 formaldehyde (HCHO) retrieval developed with the Smithsonian Astrophysical Observatory's (SAO) Making Earth System Data Records for Use in Research Environments (MEaSUREs) algorithm. The retrieval algorithm updates and makes improvements to the NASA operational OMI HCHO (OMI Collection 3 HCHO) algorithm, and has been transitioned to use OMI Collection 4 Level‐1B radiances. This paper describes the updated retrieval algorithm and compares Collection 3 and Collection 4 data products. The OMI Collection 4 HCHO exhibits remarkably improved stability over time in comparison to the OMI Collection 3 HCHO product, with better precision and the elimination of artificial trends present in the Collection 3 during the later years of the mission. We validate the OMI Collection 4 HCHO data product using Fourier‐Transform Infrared (FTIR) ground‐based HCHO measurements. The climatological monthly averaged OMI Collection 4 HCHO vertical column densities (VCDs) agree well with the FTIR VCDs, with a correlation coefficient of 0.83, root‐mean‐square error (RMSE) of molecules , regression slope of 0.79, and intercept of molecules . Additionally, we compare the monthly averaged OMI Collection 4 HCHO VCDs to OMPS Suomi NPP, OMPS NOAA‐20, and TROPOMI HCHO VCDs in overlapping years for 12 geographic regions. This comparison demonstrates high correlation coefficients of 0.98 (OMPS Suomi NPP), 0.97 (OMPS NOAA‐20), and 0.90 (TROPOMI).
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.
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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 découle