Notice bibliographique
Résumé
The increase of atmospheric CO2 concentration has significant climate impacts, with many countries worldwide (including Canada, the United States, China, and members of the European Union) having set a net-zero emission goal for the following decades, which makes accurate measurements of its spatial and temporal variability crucial. One of the outstanding challenges is to observe the vertical distribution and variation of CO2. Although the mean column CO2 is useful for many climate applications, CO2 is known to vary vertically depending on the season and time of the day, so reflecting this behavior would help reduce biases in column CO2 products due to the vertical distribution uncertainty. Having this information would also assist in identifying emission sources (e.g., local compared to emissions from another city) and atmospheric processes controlling the atmospheric CO2 distribution. This study examines the potential for measuring CO2 vertical distribution and implementing innovative methods to perform profiling measurements of CO2 using a ground-based remote sensing infrared instrument, the Atmospheric Emitted Radiance Interferometer (AERI). To verify the feasibility of CO2 vertical profile retrieval, a simulation experiment-based assessment was conducted which replicates different instrument settings, using a Line-By-Line Radiative Transfer Model (LBLRTM) as the forward model and the Optimal Estimation as the inverse method. By evaluating key metrics of the retrieval technique, such as the Degrees of Freedom for Signal (DFS), it was verified that vertical profiling of CO2 using AERI is possible given the expected CO2 variability at city level and the noise level of the AERI instrument. It was also assessed that vertical levels closer to the surface are best sounded, with an accuracy of up to 5 ppmv on lower levels (from surface to around 800 m) assuming a 5% CO2 variability every 1 km height and actual AERI’s noise level. Lastly, the retrieval algorithm was applied to the real measurements of AERI acquired together with independent atmospheric sounding data in a field campaign in order to verify the CO2 sensing accuracies
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».