Extension of the S5P-TROPOMI CCD tropospheric ozone retrieval to mid-latitudes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Tropospheric ozone, a key atmospheric pollutant and greenhouse gas, exhibits significant spatio-temporal variability on seasonal, inter-annual, and decadal scales, posing a challenge for satellite observation systems. Methods like the Convective Cloud Differential (CCD) and Cloud Slicing Algorithms (CSA) are standard for Tropospheric Column Ozone (TCO) retrievals but are limited to the tropical band (20° S–20° N). This study presents the first successful global application of CCD retrieval outside the tropical region. We introduce the CHORA-CCD (Cloud Height Ozone Reference Algorithm-CCD) for retrieving near-global TCO from TROPOMI. It utilises a local cloud reference sector (CLCD, CHORA Local Cloud Decision) to determine the stratospheric (above cloud) column ozone (ACCO). The ACCO is subtracted from the total column in clear-sky scenes to determine the TCO. The new approach presented here minimises the impact of stratospheric ozone variability, which is generally higher in the extratropics. An iterative approach is used to automatically select an optimal local cloud reference sector around each retrieval grid box, varying the radius from 60 to a maximum of 600 km, for which a mean TCO is determined until a sufficient number of ground pixels with nearly full cloud cover are found. Due to the prevalence of low-level clouds in mid-latitudes, the TCO calculation is constrained to the column from the surface up to the reference altitude of 450 hPa. There are two independent methods used: (I) CLCD-C, which uses an ozone climatology and (II) CLCD-T, an alternative method which estimates the ACCO at 450 hPa by linear regression (Theil-Sen) in cases where the cloud-top-heights in the local cloud sector vary sufficiently. The Theil-Sen approach is a combination of the CCD and CSA methods. The CLCD algorithm dynamically decides between the CLCD-C and CLCD-T to determine ACCO depending on the cloud characteristics. The CLCD algorithm is further refined by introducing a homogeneity criterion for total ozone to overcome inhomogeneities in stratospheric ozone. Monthly averaged CLCD TCOs have been determined over the tropics and mid-latitudes (60° S–60° N) using TROPOMI data from 2018 to 2022. The method’s accuracy was investigated by comparing spatially collocated SHADOZ/WOUDC/NDACC HEGIFTOM ozonesonde measurements from 36 stations. The validation results reveal that CLCD TCO retrievals are in good agreement with ozonesondes at most stations with an overall statistical bias of 0.6 DU and dispersion of 2.5 DU. Across all stations, the maximum bias and dispersion are around ∼5 DU and 4 DU, respectively. The CLCD approach effectively captures tropospheric ozone enhancements across diverse regions, including Northeast China and North America, with particular sensitivity to areas impacted by significant emission sources. Our results demonstrate the advantage of using the modified local cloud reference sector, providing an important basis for subsequent systematic applications in current and future missions, in particular, geostationary satellites with an emphasis on observing higher latitudes.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; 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 ».