TROPOMI/WFMD v2.0: Improved retrievals of XCH <sub>4</sub> and XCO with XGBoost-based quality filtering
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The TROPOspheric Monitoring Instrument (TROPOMI) on board the Sentinel-5 Precursor satellite provides daily global observations of atmospheric methane (CH4) and carbon monoxide (CO) at relatively high spatial resolution. The dense spatial and temporal coverage is achieved by the instrument’s wide swath, which permits detailed mapping of the worldwide distribution of these important atmospheric constituents. The adaptation and optimisation of the Weighting Function Modified Differential Optical Absorption Spectroscopy (WFMD) algorithm for the simultaneous retrieval of the column-averaged dry-air mole fractions XCH4 and XCO from TROPOMI’s shortwave infrared (SWIR) radiance measurements has proven to be a valuable complement and alternative to the operational TROPOMI products. The latest release of the TROPOMI/WFMD product (version 2.0) includes several improvements expanding its suitability for a wider range of scientific applications. Data yield at mid and high latitudes has increased, accompanied by improved accuracy and precision according to the validation with the ground-based Total Carbon Column Observing Network (TCCON). These advancements are primarily due to more refined quality filtering that has been accomplished by replacing the previous Random Forest Classifier with the more efficient and potentially higher performing Extreme Gradient Boosting (XGBoost) algorithm in conjunction with improved training data incorporating an updated cloud product from the Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS) and the TROPOMI Aerosol Index. This enhanced training data set enables more reliable identification of cloudy scenes and mitigates issues related to specific aerosol events over bright surfaces. Importantly, as with previous product versions, the actual quality classification does not depend on the real-time availability of these external data products, which are only required during the training phase.
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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».