Comparisons between SCIAMACHY atmospheric CO2 retrieved using (FSI) WFM-DOAS to ground based FTIR data and the TM3 chemistry transport model
Notice bibliographique
Résumé
Atmospheric CO2 concentrations, retrieved from spectral measurements made in the near infrared (NIR) by the SCIAMACHY instrument, using Full Spectral Initiation Weighting Function Modified Differential Optical Absorption Spectroscopy (FSI WFM-DOAS), are compared to ground based Fourier Transform Infrared (FTIR) data and to the output from a global chemistry-transport model.\nAnalysis of the FSI WFM-DOAS retrievals with respect to the ground based FTIR instrument, located at Egbert, Canada, show good agreement with an average negative\nbias of approximately −4.0% with a standard deviation of ~3.0%. This bias which exhibits an apparent seasonal trend,\nis of unknown origin, though slight differences between the averaging kernels of the instruments and the limited temporal\ncoverage of the FTIR data may be the cause. The relative scatter of the retrieved vertical column densities is larger than\nthe spread of the FTIR measurements. Normalizing the CO2 columns using the surface pressure does not affect the magnitude of this bias although it slightly decreases the scatter of the FSI data.\nComparisons of the FSI retrievals to the TM3 global chemistry-transport model, performed over four selected Northern Hemisphere scenes show reasonable agreement.\nThe correlation, between the time series of the SCIAMACHY and model monthly scene averages, are ~0.7 or greater, demonstrating the ability of SCIAMACHY to detect seasonal changes in the CO2 distribution. The amplitude of the seasonal cycle, peak to peak, observed by SCIAMACHY\nhowever, is larger by a factor of 2–3 with respect to the model, which cannot be explained. The yearly means detected by SCIAMACHY are within 2% of those of the model with the mean difference between the CO2 distributions also approximately 2.0%. Additionally, analysis of the retrieved\nCO2 distributions reveals structure not evident in the model fields which correlates well with land classification type. \nFrom these comparisons, it is estimated that the overall bias of the CO2 columns retrieved by the FSI algorithm is\n<4.0% with the precision of monthly 1º×1º gridded data close to 1.0%.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 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 ».