Reduction of airmass-dependent biases in TCCON XCH <sub>4</sub> retrievals during polar vortex conditions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Trace gas measurements from the Total Carbon Column Observing Network (TCCON) are important for monitoring the global climate system and for validating satellite measurements. In the Arctic, ground-based data coverage is relatively limited due the inherent challenges of conducting measurements in this region (e.g., remoteness, harsh weather). Additionally, solar absorption measurements require sunlight and are not possible during polar night. TCCON measurements from the Arctic sites are of significant value for the validation of satellite data products in this region, as these measurements can extend the spatiotemporal coverage in the Arctic. In this study, we investigate the TCCON methane (CH4) retrieval under polar vortex conditions. The CH4 profile exhibits a distinct shape inside the vortex, which is related to the descent of stratospheric air inside the vortex. We show that the standard TCCON CH4 prior does not sufficiently reproduce this profile shape, leading to air mass dependencies (AMDs), increased spectral residuals, and less sensitive averaging kernels. These effects can be explained by the imperfect vertical sensitivity, especially to the stratosphere. We further show that changes in the prior can improve the retrieval within the polar vortex. This leads to mean differences between 1 and 2 ppb in XCH4 compared to the standard retrieval, as well as maximum differences up to roughly 17 ppb. This paper highlights the importance of understanding the limitations of retrieval methods to avoid misinterpretation of data. Furthermore, it emphasizes the need to investigate the shape of trace gas profiles inside the polar vortex to improve profile-scaling retrievals (PSRs) in the Arctic, which could include in situ data campaigns focusing on inside-vortex air.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 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 ».