Comprehensive Analysis of Bias in TEMPO NO <sub>2</sub> Column Densities Through Pandora Observations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Tropospheric Emissions: Monitoring of Pollution (TEMPO) is the first geostationary satellite instrument to monitor air pollutants across North America. This study uses Pandora observations to analyze the bias in TEMPO Level‐3 total column density of NO 2 (TOTNO 2 ) from August 2023 to December 2024. TEMPO achieves high accuracy at 5% cloud‐filtering threshold: correlation coefficient (R) of 0.86, index of agreement (IOA) of 0.91, mean absolute bias (MAB) of 1.423 × 10 15 molecules/cm 2 , and a percentage MAB (MABP) of 23.1%, corresponding to a 12% underestimation. Accuracy decreases when pixels with greater cloud‐cover are included. Solar zenith angle (SZA) of 10–20° yields the highest accuracy (R: 0.87, MABP: 22.7%), whereas SZAs of 70–80° yield the lowest (R: 0.71, MABP: 35.2%). Consequently, early‐morning or near‐sunset observations are less reliable than midday. This discrepancy could stem from inaccurate simulation of diurnal variations in the boundary‐layer height in the a‐priori, and from larger uncertainties in radiative transfer at high SZAs. TEMPO overestimates TOTNO 2 at low NO 2 levels and underestimates at high levels, with maximum biases of +16% (low) and −31% (high), respectively. Station‐to‐station performance varies considerably, with R ranging from 0.29 to 0.84 and MABP from 14.9% to 49.3%. Stations situated at higher altitudes relative to the ground show reduced agreement with TEMPO, as Pandora cannot detect NO 2 below the instrument's altitude, whereas TEMPO retrieves the full column. Validation of TEMPO TOTNO 2 at TROPOMI overpass time indicates that TEMPO's performance relative to Pandora (IOA: 0.93, MABP: 22.3%) closely matches that of TROPOMI (IOA: 0.92, MABP: 20.1%).
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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 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 ».