Machine Learning to Construct Daily, Gap-Free, Long-Term Stratospheric Trace Gases Data Sets
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the complex relationship between trace gases as well as undestanding various source and sink pathways in the atmsophere need good qualtity continuous and reliable datasets. However, obtaining comprehensive long-term profiles for key trace gases is a significant challenge. We have initiated a new research strand to consrtuct long term data using machine learning. Output from a Chemical Transport Model (CTM) and observational data from satellite instruments (such as HALOE and ACE-FTS) is merged using machine learning. This integration results in the creation of daily, gap-free datasets for six crucial gases: ozone (O3), methane (CH4), hydrogen fluoride (HF), water vapour (H2O), hydrogen chloride (HCl), and nitrous oxide (N2O) from 1991 to 2021.Chlorofluorocarbons (CFCs) are a critical source of chlorine that controls stratospheric ozone losses. Currently, ACE-FTS is the only instrument that provides sparse but daily measurements of these gases. Monitoring changes in these ozone-depleting substances, which are now banned, helps assess the effectiveness of the Montreal Protocol. We have initiated the construction of gap-free stratospheric profile data for CFC-11 as a subsequent step.We use a regression model to estimate the relationship between various tracers in a CTM and the differences between the CTM output field and the observations, assuming all errors are due to the CTM setup. Once the regression model is trained for observational collocations, it is used to estimate biases for all the CTM grid points. To enhance accuracy, we employed various regression models and found that XGBoost regression outperforms other methods. ACE-FTS v5.2 data (2004-present) is used to train (70%) and test (30%) the XGBoost performance.Our results demonstrate excellent agreement between the constructed profiles and satellite measurement-based datasets. Biases in TCOM data sets, when compared to evaluation profiles, are consistently below 10% for mid-high latitudes and 50% for the low latitudes, across the stratosphere. The constructed daily zonal mean profile datasets, spanning altitudes from 15 to 60 km (or pressure levels from 300 to 0.1 hPa), are publicly accessible through Zenodo repositories. CH4: https://doi.org/10.5281/zenodo.7293740 N2O: https://doi.org/10.5281/zenodo.7386001 HCl : https://doi.org/10.5281/zenodo.7608194 HF: https://doi.org/10.5281/zenodo.7607564 O3: https://doi.org/10.5281/zenodo.7833154 H2O: https://doi.org/10.5281/zenodo.7912904 CFC-11: https://doi.org/10.5281/zenodo.11526073 CFC-12: https://doi.org/10.5281/zenodo.12548528 COF2: https://doi.org/10.5281/zenodo.12551268In an upcoming iteration, we are enhancing the algorithm as well as add more species in the current setup. We believe these data sets would provide valuable insights into the dynamics of stratospheric trace gases, furthering our understanding of their behaviour and impact on the climate.References:Dhomse, S. S., et al.,: ML-TOMCAT: machine-learning-based satellite-corrected global stratospheric ozone profile data set from a chemical transport model, Earth Syst. Sci. Data, 13, 5711–5729, https://doi.org/10.5194/essd-13-5711-2021, 2021.Dhomse, S. S. and Chipperfield, M. P.: Using machine learning to construct TOMCAT model and occultation measurement-based stratospheric methane (TCOM-CH4) and nitrous oxide (TCOM-N2O) profile data sets, Earth Syst. Sci. Data, 15, 5105–5120, https://doi.org/10.5194/essd-15-5105-2023, 2023.
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 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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».