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Enregistrement W7039984236

Novel ocean color information from Sentinel-5P’s high spectral resolution

2022· other· en· W7039984236 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueHelmholtz-Zentrum für Polar-und Meeresforschung (Alfred-Wegener-Institut) · 2022
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRadianceAttenuationOcean colorAttenuation coefficientRadiative transferSpectral resolutionSatelliteAtmospheric radiative transfer codesDiffuse sky radiationAbsorption (acoustics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High spectrally resolved satellite data are a source of the top of the atmosphere radiance signal which can be used for novel algorithms aimed for observations of phytoplankton groups biomass and the spectral composition of the light-lit ocean. Atmospheric sensors such as SCIAMACHY, GOME-2 and OMI have proven in the past to yield valuable information on phytoplankton diversity, sun-induced marine fluorescence, and the underwater light field. However, the use of these data sets was limited by their temporal and spatial resolution mostly not meeting requirements for time series studies. Within the ESA Sentinel-5p+ Innovation project S5POC, we explore Sentinel-5P instrument TROPOMI's potential for deriving the diffuse attenuation coefficient and the quantification of different phytoplankton groups. As commonly used for the retrieval of atmospheric trace gases, we apply the differential optical absorption spectroscopy combined with radiative transfer modeling (RTM) to infer these oceanic parameters. We present results on a measure describing the diminishing of incoming radiation in the ocean with depth, the diffuse attenuation coefficient Kd. Kd is derived by the retrieval of the vibrational Raman scattering signal in backscattered radiances measured by TROPOMI in the UV and blue spectral range which then is further converted to the associated Kd using RTM. The final TROMPOMI KD data sets resolved for three spectral regions (UV-B+short wave UV-A, UV-A and short blue) agree well with in situ data sampled during an expedition with RV Polarstern in 2018 in the tropical, temperate and polar Atlantic Ocean. Further, Kd-blue compared to wavelength-converted Kd(490 nm) products (OLCI-A and the merged OC-CCI) from common, multispectral, ocean color sensors, show that differences between the three data sets are within uncertainties given for the OC-CCI product. TROPOMI’s potential for retrieving phytoplankton groups is also explored for the Atlantic open ocean and, additionally, for the Portuguese coast and coast and British Columbia, Canada coast. Comparison to independent phytoplankton groups biomass data derived from in-situ pigment data and similar satellite products (CMEMS global PFT product based on Xi et al. 2021 and OCPFT algorithm following Losa et al. 2017 applied to OLCI-Chla and OC-CCI data sets) show reasonable agreement for most groups. Having established these new TROPOMI products, the next steps are to investigate global products over the full operating period of TROPOMI to assess the temporal and spatial stability of the products. Perspectively, these data products delivering information on the spectral underwater light and phytoplankton composition can be used as auxiliary information for modeling marine ecosystem/biogeochemical functioning or photochemical reaction rates of climatically important compounds and inhibition of primary productivity.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,234 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
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