Notice bibliographique
Résumé
<strong class="journal-contentHeaderColor">Abstract.</strong> The Measurement of Aerosol Extinction in the Stratosphere and Troposphere Retrieved by Occultation (MAESTRO) instrument on the SCISAT satellite provides aerosol extinction measurements in multiple solar wavelength bands. In this study, we evaluate the quality and utility of MAESTRO version 3.13 stratospheric aerosol extinction retrievals, from February 2004–February 2021, through comparison with measurements from other satellite instruments. Despite significant scatter in the MAESTRO data, we find that gridded median MAESTRO aerosol extinctions and stratospheric aerosol optical depth (SAOD) values are generally in good agreement with those from other instruments during volcanically quiescent periods. After volcanic eruptions and wildfire injections, gridded median MAESTRO extinction and SAOD are well-correlated with other measurement sets, but generally biased low by 40–80 %. The Ångström exponent (AE), which can provide information on aerosol particle size, is derived from the MAESTRO spectral extinction measurements in the lowermost stratosphere, showing perturbations after volcanic eruptions qualitatively similar to SAGE III for the eruptions of Ambae (2018) and Uluwan (2019). Differences in AE anomalies after the 2019 extratropical Raikoke eruption may be due to the different spatiotemporal sampling of the two instruments. Furthermore, we introduce a method to adjust MAESTRO extinction data based on comparison with extinction measurements from the Stratospheric Aerosol and Gas Experiment on the International Space Station (SAGE III/ISS) during the period from June 2017 to February 2021, resulting in improved comparison during volcanically active periods. Our work suggests that empirical bias-correction may enhance the utility of MAESTRO aerosol extinction data, which can make it a useful complement to existing satellite records, especially when multi-wavelength solar occultation data from other instruments are unavailable.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».