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Satellite data validation: a parametrization of the natural variability of atmospheric mixing ratios

Laeng, Alexandra 1; Clarmann, Thomas von 2; Errera, Quentin; Grabowski, Udo 1; Honomichl, Shawn
1 Institut für Meteorologie und Klimaforschung – Atmosphärische Spurenstoffe und Fernerkundung (IMK-ASF), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
2 Institut für Meteorologie und Klimaforschung (IMK), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)

Abstract:

High-resolution model data are used to estimate the statistically typical mixing ratio variabilities of trace species as a function of distance and time separation. These estimates can be used to explain the fact that some of the differences between observations made with different observing systems are due to the less-than-perfect co-location of the measurements. The variability function is approximated by a two-parameter regression function, and lookup tables of the natural variability values as a function of distance separation and time separation are provided. In addition, a reparametrization of the variability values as a function of latitudinal gradients is proposed, and the seasonal independence of the linear approximation of such a function is demonstrated.


Verlagsausgabe §
DOI: 10.5445/IR/1000146040
Veröffentlicht am 11.05.2022
Originalveröffentlichung
DOI: 10.5194/amt-15-2407-2022
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Cover der Publikation
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Meteorologie und Klimaforschung – Atmosphärische Spurenstoffe und Fernerkundung (IMK-ASF)
Publikationstyp Zeitschriftenaufsatz
Publikationsjahr 2022
Sprache Englisch
Identifikator ISSN: 1867-8548
KITopen-ID: 1000146040
HGF-Programm 12.11.25 (POF IV, LK 01) Atmospheric composition and circulation changes
Erschienen in Atmospheric Measurement Techniques
Verlag Copernicus Publications
Band 15
Heft 8
Seiten 2407–2416
Bemerkung zur Veröffentlichung Gefördert durch den KIT-Publikationsfonds
Vorab online veröffentlicht am 20.04.2022
Nachgewiesen in Dimensions
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