Astronomia

Set di dati pubblici sull'assorbimento/estinzione dell'atmosfera

Set di dati pubblici sull'assorbimento/estinzione dell'atmosfera

Esiste una serie di dati pubblicamente disponibili per l'assorbimento/estinzione atmosferica medio? Vorrei essere in grado di elaborare e tracciare un grafico simile a questa immagine della NASA su wiki commons.

Il database HITRAN sembra offrire linee individuali e potrebbe essere utilizzato per calcolare l'assorbimento medio in atmosfera standard. Tuttavia, il processo non è chiaro e la ricerca dei dati sembra essere interrotta.

Anche Spectral Calculator di GATS sembra aver eseguito i calcoli per varie configurazioni estraendo dal database HITRAN e utilizzando l'atmosfera standard, ma l'accesso ai grafici di trasmittanza e assorbimento è limitato agli abbonati che pagano $ 50 al mese.

Molte persone sembrano generare o copiare queste trame, ma vengono fornite pochissime citazioni. Inoltre, le indicazioni sono che potrebbe esserci una discreta quantità di variabilità a seconda delle condizioni, quindi sarebbe utile un grafico basato su condizioni standard o medie guardando verso l'alto o verso il basso attraverso l'atmosfera.


Uno fonte con dati di assorbimento degni di nota è ospitata dall'Osservatorio Gemini su https://www.gemini.edu/observing/telescopes-and-sites/sites#Transmission

Esistono file di testo normale con ad es. per l'intervallo 0,9-5,6 micron misurato su Mauna Kea.


REGISTRAZIONE DATI CLIMATICI DI AEROSOL STRATOSFERICI (CREST)

Gli aerosol stratosferici svolgono un ruolo importante nel sistema Terra e nel clima. Attraverso la dispersione della radiazione solare nello spazio e il riscaldamento della stratosfera attraverso l'assorbimento della radiazione termica infrarossa che risale dalla troposfera, gli aerosol stratosferici influiscono sul forzante radiativo e quindi sul bilancio energetico dell'atmosfera terrestre. Fornendo una superficie per reazioni eterogenee, che rilasciano alogeni, gli aerosol stratosferici contribuiscono all'esaurimento catalitico dell'ozono. Poiché esiste un forte accoppiamento tra gli aerosol stratosferici, la quantità di ozono stratosferico, il bilancio termico e la dinamica dell'atmosfera, è essenziale considerare informazioni realistiche sugli aerosol negli studi di modellizzazione e nell'interpretazione delle misurazioni relative alla stratosfera. Le informazioni sugli aerosol stratosferici e la loro influenza sul clima sono di grande importanza anche per le analisi relative alla geoingegneria.

Una delle caratteristiche ampiamente utilizzate per descrivere la quantità di aerosol stratosferico è il suo coefficiente di estinzione. In prima approssimazione il coefficiente di estinzione dell'aerosol può essere utilizzato per stimare il forzante radiativo e quindi quantificare l'implicazione per l'ozono e il cambiamento climatico. Sebbene esistano diversi set di dati del coefficiente di estinzione dell'aerosol stratosferico, ci sono solo pochi studi che analizzano congiuntamente i record di aerosol provenienti da più strumenti.

Lo scopo di questo progetto è elaborare metodi per unire i record del coefficiente di estinzione dell'aerosol da strumenti di occultazione solare/lunare/stellare e di dispersione degli arti e creare un record di aerosol multi-missione unito a lungo termine. L'obiettivo è aumentare l'affidabilità del set di dati includendo più strumenti che misurano quantità atmosferiche simili nel periodo post-SAGE II.


Trova set di dati pubblici gratuiti per il tuo progetto di data science

Il completamento del tuo primo progetto di data science è un'importante pietra miliare sulla strada per diventare un data scientist e aiuta sia a rafforzare le tue competenze sia a fornire qualcosa di cui discutere durante il processo di colloquio. È anche un processo intimidatorio. Il primo passo è trovare un set di dati di data science appropriato e interessante. Dovresti decidere quanto è grande e quanto disordinato un set di dati con cui vuoi lavorare mentre la pulizia dei dati è parte integrante della scienza dei dati, potresti voler iniziare con un set di dati pulito per il tuo primo progetto in modo da poterti concentrare sull'analisi piuttosto che su pulizia dei dati.

Sulla base degli insegnamenti del nostro corso di introduzione alla scienza dei dati e del percorso professionale di scienza dei dati, abbiamo selezionato set di dati di vario tipo e complessità che riteniamo funzionino bene per i primi progetti (alcuni di essi funzionano anche per progetti di ricerca!). Questi set di dati coprono una varietà di fonti: dati demografici, dati economici, dati di testo e dati aziendali.

Ti sei mai chiesto cosa fa veramente un data scientist? Dai un'occhiata alla guida completa di Springboard alla scienza dei dati. Ti insegneremo tutto ciò che devi sapere per diventare un data scientist, da cosa studiare alle competenze essenziali, alla guida allo stipendio e altro ancora!

1. Dati del censimento degli Stati Uniti

L'U.S. Census Bureau pubblica risme di dati demografici a livello di stato, città e persino codice postale. È un fantastico set di dati per gli studenti interessati alla creazione di visualizzazioni di dati geografici ed è possibile accedervi dal sito Web del Census Bureau. In alternativa, è possibile accedere ai dati tramite un'API. Un modo conveniente per utilizzare quell'API è attraverso il coropletro. In generale, questi dati sono molto puliti, molto completi e sfumati e una buona scelta per i progetti di visualizzazione dei dati in quanto non richiedono la pulizia manuale.

2. Dati sui crimini dell'FBI

I dati sui crimini dell'FBI sono affascinanti e uno dei set di dati più interessanti di questa lista. Se sei interessato ad analizzare i dati delle serie temporali, puoi utilizzarli per tracciare i cambiamenti nei tassi di criminalità a livello nazionale in un periodo di 20 anni . In alternativa, puoi guardare i dati geograficamente .

3. Causa di morte del CDC

I Centri per il controllo e la prevenzione delle malattie mantengono un database sulle cause di morte. I dati possono essere segmentati in quasi tutti i modi immaginabili: età, razza, anno e così via. Poiché si tratta di un set di dati così grande, è utile per i progetti di elaborazione dati.

4. Qualità ospedaliera Medicare

I Centers for Medicare & Medicaid Services mantengono un database sulla qualità dell'assistenza in oltre 4.000 ospedali certificati Medicare negli Stati Uniti, fornendo interessanti confronti. Poiché questi dati saranno distribuiti su più file e potrebbero richiedere un po' di ricerca per comprendere appieno, questo potrebbe essere un buon progetto di pulizia dei dati.

5. SEER Incidenza del cancro

Il governo degli Stati Uniti dispone anche di dati sull'incidenza del cancro, ancora una volta segmentati per età, razza, sesso, anno e altri fattori. Proviene dal programma di sorveglianza, epidemiologia e risultati finali del National Cancer Institute. I dati risalgono al 1975 e hanno 18 database, quindi avrai molte opzioni per l'analisi.

6. Ufficio di statistica del lavoro

Molti importanti indicatori economici per gli Stati Uniti (come la disoccupazione e l'inflazione) possono essere trovati sul sito web del Bureau of Labor Statistics. La maggior parte dei dati può essere segmentata sia per tempo che per area geografica. Questo grande set di dati può essere utilizzato per progetti di elaborazione e visualizzazione dei dati.

7. Ufficio di analisi economica

Il Bureau of Economic Analysis dispone anche di dati economici nazionali e regionali, inclusi il prodotto interno lordo e i tassi di cambio. C'è una vasta gamma nei diversi gruppi di dati trovati qui: puoi sfogliare per luogo, conti economici e argomenti, e questi gruppi sono organizzati in sottoinsiemi ancora più piccoli in tutto.

8. Dati economici del FMI

Per l'accesso alle statistiche finanziarie globali e ad altri dati, controlla il sito Web del Fondo monetario internazionale. Ci sono alcuni set diversi qui, quindi puoi usarli per una vasta gamma di progetti come la visualizzazione o persino la pulizia.

9. Ritorni settimanali Dow Jones Jones

La previsione dei prezzi delle azioni è una delle principali applicazioni dell'analisi dei dati e dell'apprendimento automatico. Un set di dati rilevante da esplorare sono i rendimenti settimanali dell'indice Dow Jones del Center for Machine Learning and Intelligent Systems dell'Università della California, Irvine. Questo è uno dei set creati appositamente per i progetti di machine learning.

10. Data.gov.uk

Il portale di dati ufficiale del governo britannico offre accesso a decine di migliaia di set di dati su argomenti come criminalità, istruzione, trasporti e salute. Poiché si tratta di un'origine dati aperta con milioni di voci, sarai in grado di esercitarti nella pulizia dei dati in diversi raggruppamenti.

11. Email Enron

Dopo il crollo di Enron, è stato rilasciato un set di dati gratuito di circa 500.000 e-mail con testo del messaggio e metadati. Il set di dati è ormai famoso e fornisce un eccellente terreno di prova per l'analisi correlata al testo. Puoi anche esplorare altri usi di ricerca di questo set di dati attraverso la pagina.

12. Google Books Ngram

Se sei interessato a dati veramente enormi, il set di dati del visualizzatore Ngram conta la frequenza di parole e frasi per anno su un numero enorme di fonti di testo. Il file risultante è di 2,2 TB! Anche se questo potrebbe essere difficile da usare per un progetto di visualizzazione, è un eccellente set di dati per la pulizia in quanto è sfumato e richiederà ulteriori ricerche.

13. UNICEF

Se i dati sulla vita dei bambini nel mondo sono interessanti, l'UNICEF è la fonte più credibile. I set di dati pubblici dell'organizzazione riguardano la nutrizione, l'immunizzazione e l'istruzione, tra gli altri, creando una grande risorsa per i progetti di visualizzazione.

14. Commenti su Reddit

Reddit ha rilasciato un dataset davvero interessante di ogni commento che sia mai stato fatto sul sito. È 8217 più di un terabyte di dati non compressi, quindi se vuoi che un set di dati più piccolo funzioni con Kaggle ha ospitato i commenti di maggio 2015 sul loro sito.

15. Wikipedia

Wikipedia fornisce istruzioni per scaricare il testo degli articoli in lingua inglese, oltre ad altri progetti della Wikimedia Foundation. Il download del database di Wikipedia è disponibile per il mirroring e l'uso personale e ha anche una propria applicazione open source che puoi utilizzare per scaricare l'intera Wikipedia sul tuo computer, lasciandoti opzioni illimitate per l'elaborazione e la pulizia dei progetti.

16. Club di prestito

Lending Club fornisce dati sulle richieste di prestito che ha rifiutato e sull'andamento dei prestiti che ha emesso. Il set di dati gratuito si presta sia a tecniche di categorizzazione (se un dato prestito sarà insolvente) sia a regressioni (quanto verrà rimborsato su un dato prestito).

17. Walmart

Walmart ha rilasciato dati storici sulle vendite per 45 negozi situati in diverse regioni degli Stati Uniti. Ciò offre un enorme set di dati da leggere e analizzare e molte domande diverse da porre al riguardo, creando una solida risorsa per i progetti di elaborazione dei dati.

18. Airbnb

Inside Airbnb offre diversi set di dati relativi agli annunci Airbnb in dozzine di città in tutto il mondo. Questo set di dati, data la sua specificità per il settore dei viaggi, è ottimo per esercitare le tue abilità di visualizzazione.

19. Yelp

Yelp mantiene un set di dati gratuito da utilizzare per scopi personali, educativi e accademici. Include 6 milioni di recensioni su 189.000 aziende in 10 aree metropolitane. Gli studenti sono invitati a partecipare alla sfida del set di dati di Yelp, offrendoti alcune opzioni e un ulteriore incentivo per vari tipi di progetti di dati.

20. Dati di Google Trends

Google ha uno dei set di dati più interessanti da analizzare. Mentre utilizziamo "e-learning" in questo esempio, puoi esplorare diversi termini di ricerca e risalire fino al 2004. Tutto ciò che devi fare è scaricare il set di dati in un file CSV per analizzare i dati al di fuori di Google Trends pagina web. Puoi scaricare dati sui livelli di interesse per un determinato termine di ricerca, interesse per località, argomenti correlati, categorie, tipi di ricerca (video, immagini, ecc.) e altro! Google elenca anche una vasta raccolta di set di dati disponibili pubblicamente su Google Public Data Explorer. Assicurati di dare un'occhiata!

21. Organizzazione mondiale del commercio

Per gli studenti che desiderano apprendere attraverso l'analisi, l'Organizzazione mondiale del commercio offre molti set di dati disponibili per il download che offrono agli studenti informazioni sui flussi commerciali e sulle previsioni. Coloro che hanno un talento per le intuizioni aziendali apprezzeranno particolarmente questo set di dati, in quanto offre tonnellate di opportunità non solo per entrare nella scienza dei dati, ma anche per approfondire la comprensione del settore del trading.

22. Fondo monetario internazionale

Questo sito ha diversi set di dati Excel gratuiti per il download su diversi indicatori economici chiave. Dal Prodotto Interno Lordo (PIL) all'inflazione. Prendere i dati da più file e condensarli per chiarezza e schemi è un modo eccellente (e soddisfacente!) di esercitarsi nella pulizia dei dati.

23. Dati aperti dell'amministrazione delle informazioni sull'energia degli Stati Uniti

Questa fonte ha dati aperti e gratuiti disponibili nel file di massa, in Excel tramite il componente aggiuntivo, in Fogli Google tramite un componente aggiuntivo e tramite widget che incorporano visualizzazioni interattive dei dati EIA su qualsiasi sito Web. Il sito Web rileva inoltre che i dati VIA sono disponibili in formati leggibili dalla macchina, il che lo rende un'ottima risorsa per i progetti di apprendimento automatico.

24. Set di dati immagine TensorFlow: CelebA

Per fare pratica con l'apprendimento automatico, avrai bisogno di un set di dati specializzato come TensorFlow. La libreria TensorFlow include tutti i tipi di strumenti, modelli e guide di apprendimento automatico insieme ai suoi set di dati. CelebA è estremamente grande, pubblicamente disponibile online e contiene oltre 200.000 immagini di celebrità.

25. Set di dati di testo TensorFlow

Un altro set di TensorFlow è C4: Common Crawl's Web Crawl Corpus . Disponibile in oltre 40 lingue, questo repository open source di dati di pagine Web copre sette anni di dati, rappresentando un'eccellente risorsa per la pratica del set di dati di machine learning.

26. Il nostro mondo nei dati

Our World In Data è un interessante case study sugli open data. Non solo puoi trovare i set di dati pubblici sottostanti, ma le visualizzazioni sono già presentate per unire i dati. Il sito si occupa principalmente di confronti paese per paese su larga scala su importanti tendenze statistiche, dal tasso di alfabetizzazione al progresso economico.

27. Download di dati crittografici

Vuoi qualche informazione sull'emergere delle criptovalute? Cryptodatadownload offre set di dati pubblici gratuiti di scambi di criptovalute e dati storici che tengono traccia degli scambi e dei prezzi delle criptovalute. Usalo per fare analisi storiche o prova a mettere insieme i pezzi se riesci a prevedere la follia.

28. Dati Kaggleggle

I set di dati Kaggle sono un'aggregazione di set di dati inviati dall'utente e curati . È un po' come Reddit per i set di dati, con strumenti avanzati per iniziare con diversi set di dati, commenti e funzionalità di voto positivo, nonché una vista su quali progetti sono già in fase di elaborazione in Kaggle. Una grande risorsa completa per una varietà di set di dati aperti in molti domini.

29. Raccolta Github (dati aperti)

GitHub è l'hub centrale di dati aperti e codice open source. Con diversi set di dati aperti ospitati su GitHub stesso (compresi i dati su ogni membro del Congresso dal 1789 in poi e i dati sulle ispezioni alimentari a Chicago), questa raccolta ti consente di familiarizzare con GitHub e la grande quantità di dati aperti che risiede su di esso.

30. Github (impressionanti set di dati pubblici)

La fantastica raccolta di repository su Github è una raccolta di risorse fornita dall'utente. In questo caso, il repository contiene una varietà di origini dati aperte classificate in diversi domini. Usa questa risorsa per trovare diversi set di dati aperti e contribuisci se puoi.

31. Set di dati aperti di Microsoft Azure

Microsoft Azure è la soluzione cloud fornita da Microsoft: hanno una varietà di set di dati pubblici aperti connessi ai loro servizi Azure. Puoi accedere a set di dati in primo piano su qualsiasi cosa, dal meteo alle immagini satellitari.

32. Set di dati di Google BigQuery

Google BigQuery è la soluzione cloud di Google per l'elaborazione di set di dati di grandi dimensioni in modo simile a SQL. Puoi avere un'anteprima di questi set di dati pubblici molto grandi con il Wiki subreddit dedicato a BigQuery con tutto, dai dati molto ricchi di Wikipedia, ai set di dati dedicati alla genomica del cancro.

33. Dati SafeGraph

SafeGraph è una fonte popolare per tutti i dati relativi alla posizione. Sebbene i loro dati non siano gratuiti per tutti, gli accademici possono scaricarli gratuitamente per località negli Stati Uniti, in Canada e nel Regno Unito tramite il SafeGraph Shop.

Questi dati sono ottimi per economisti, scienziati sociali, ricercatori sulla salute pubblica e chiunque sia interessato a sapere dove si trova un luogo e come le persone si spostano tra questi luoghi. Sembra essere popolare poiché i dati di SafeGraph sono stati utilizzati in oltre 600 articoli accademici.

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Evoluzione del sistema di previsione globale CAMS

L'IFS subisce modifiche regolarmente al fine di migliorare le previsioni. Le modifiche sono elencate di seguito con il loro identificatore (Ciclo 46r1 per esempio) o un titolo specifico quando il numero di ciclo non è cambiato.

Data di attuazioneCicloSommario dei cambiamentiModifica della risoluzioneNuova specie
18 maggio 2021 (ciclo 12UTC) 47r2Composizione atmosferica, MeteorologiaOrizzontale: 40 km, verticale: 137 livellinessuna
6 ottobre 202047r1Composizione atmosferica, MeteorologiaOrizzontale: 40 km, verticale: 137 livellinessuna
9 luglio 201946r1Composizione atmosferica, MeteorologiaOrizzontale: 40 km, Verticale: da 60 a 137 livelliAerosol: nitrato e ammonio
26 giugno 201845r1Composizione atmosferica, MeteorologiaOrizzontale: 40 km, verticale: 60 livelliVedi tabella 1 e 2
26 settembre 201743r3Composizione atmosferica, MeteorologiaOrizzontale: 40 km, verticale: 60 livellinessuna
24 gennaio 201743r1Composizione atmosferica, MeteorologiaOrizzontale: 40 km, verticale: 60 livellinessuna
21 giugno 201641r1Composizione atmosferica, MeteorologiaOrizzontale: da 80 km a 40 km, Verticale: 60 livellinessuna

Cosa c'è nell'aria?

In volume, l'aria secca nell'atmosfera terrestre contiene circa il 78,09 percento di azoto, il 20,95 percento di ossigeno e lo 0,93 percento di argon.

Una miscela di gas in tracce rappresenta l'altro 0,03 percento, inclusi i gas serra anidride carbonica, metano, protossido di azoto e ozono. Eppure, mentre questi gas serra costituiscono solo una piccola percentuale della nostra atmosfera, svolgono un ruolo importante nell'intrappolare il calore radiante della Terra e impedirgli di fuggire nello spazio, riscaldando così il nostro pianeta e contribuendo all'effetto serra della Terra.

Il più grande gas serra in volume è in realtà quello che la maggior parte delle persone tende a trascurare: il vapore acqueo, la cui concentrazione varia notevolmente a seconda della temperatura. All'aumentare della temperatura dell'atmosfera, aumenta anche la quantità di umidità nell'atmosfera, riscaldando ulteriormente il nostro pianeta in un circolo vizioso.

Sono presenti in quantità variabili anche minuscole particelle solide o liquide note come aerosol, prodotte sia naturalmente che dalle attività umane, insieme a inquinanti industriali prodotti dall'uomo e composti di zolfo naturali e prodotti dall'uomo.


I dati rivelano prove di assorbimento molecolare nell'atmosfera di un Nettuno caldo

Un team internazionale di scienziati ha recentemente misurato lo spettro dell'atmosfera di un raro esopianeta caldo Nettuno, la cui scoperta da parte del Transiting Exoplanet Survey Satellite (TESS) della NASA è stata annunciata proprio il mese scorso.

La scoperta è stata fatta con i dati forniti dal telescopio spaziale Spitzer della NASA, ora in pensione, che consente una visione a infrarossi unica dell'universo per esaminare regioni dello spazio nascoste dai telescopi ottici.

Uno degli obiettivi principali della missione TESS della NASA è trovare nuovi, piccoli pianeti che sarebbero buoni bersagli per la caratterizzazione atmosferica. All'inizio della sua missione, ha trovato LTT9779b, un pianeta in orbita attorno a una stella simile al Sole situata a 260 anni luce dalla Terra. Questo pianeta, un po' più grande di Nettuno, orbita molto vicino alla sua stella. Il pianeta si trova nel "caldo deserto di Nettuno", dove i pianeti non dovrebbero esistere. In effetti, la maggior parte degli esopianeti caldi sono o giganti gassosi delle dimensioni di Giove o Saturno che hanno massa sufficiente per trattenere la maggior parte della loro atmosfera usando la loro elevata gravità contro l'evaporazione causata dalla stella, o piccoli esopianeti rocciosi che hanno perso la loro atmosfera per la stella tanto tempo fa.

"Questo Nettuno ultra-caldo è un esopianeta 'di medie dimensioni' che orbita molto vicino alla sua stella (ci vogliono solo 19 ore per completare un'orbita), ma la sua bassa densità indica che ha ancora un'atmosfera che pesa almeno il 10 percento di la massa del pianeta", ha spiegato Diana Dragomir, Assistant Professor di fisica e astronomia dell'Università del New Mexico, che sta guidando il lavoro che ha coinvolto più di 25 istituzioni.

L'età di questo sistema è di 2 miliardi di anni. A questa temperatura elevata, l'atmosfera del pianeta dovrebbe essere evaporata molto tempo fa, all'inizio della vita del sistema. "I Nettuni caldi sono rari e uno in un ambiente così estremo come questo è difficile da spiegare perché la sua massa non è abbastanza grande da trattenere un'atmosfera per molto tempo. Quindi come è riuscito? LTT9779b ci ha fatto grattare la testa , ma il fatto che abbia un'atmosfera ci offre un modo raro per indagare su questo tipo di pianeta, quindi abbiamo deciso di sondarlo con un altro telescopio", ha aggiunto Dragomir.

Per indagare sulla sua composizione atmosferica e gettare ulteriore luce sulla sua origine, gli scienziati hanno ottenuto osservazioni di eclissi secondarie con la Spitzer Infrared Array Camera (IRAC) del caldo Nettuno. Le osservazioni di Spitzer hanno confermato una presenza atmosferica e hanno permesso di misurare la temperatura molto elevata del pianeta, circa 2.000 Kelvin (circa 3.000 gradi Fahrenheit). "Per la prima volta abbiamo misurato la luce proveniente da un pianeta che non dovrebbe esistere!" disse Dragomir.

Dopo aver combinato le osservazioni di Spitzer con una misurazione dell'eclissi secondaria nella banda passante TESS, gli scienziati hanno studiato lo spettro di emissione risultante e identificato prove di assorbimento molecolare nell'atmosfera del pianeta, che ritengono sia probabilmente dovuto al monossido di carbonio. Questa molecola non è inaspettata nelle atmosfere di grandi pianeti caldi (hot Jupiters), ma trovarla in un Nettuno caldo può fornire indizi sull'origine di questo pianeta e su come è riuscito a trattenere la sua atmosfera. Questo risultato costituisce il primo rilevamento di caratteristiche atmosferiche in un esopianeta scoperto da TESS e il primo in assoluto per un Nettuno ultra caldo.

"Se c'è molta atmosfera che circonda il pianeta, come nel caso di LTT9779b, allora puoi studiarlo più facilmente", ha detto Dragomir. "Un'atmosfera più piccola sarebbe molto più difficile da osservare." I risultati indicano che LTT9779b è un obiettivo eccellente per ulteriori caratterizzazioni con il prossimo James Webb Space Telescope (JWST) della NASA, che potrebbe anche verificare se l'assorbimento molecolare osservato è effettivamente dovuto al monossido di carbonio.

Un documento accompagnatorio, guidato dall'assistente professore della Kansas University Ian Crossfield, ha anche trovato segni che indicano che l'atmosfera del pianeta ha un livello di elementi pesanti più alto del previsto. Ciò è ulteriormente intrigante perché i due pianeti di dimensioni simili nel nostro Sistema Solare, Nettuno e Urano, sono principalmente composti da elementi leggeri come l'idrogeno e l'elio.

"LTT9779 è uno di quei bersagli super eccitanti, una gemma molto rara per la nostra comprensione dei Nettuni caldi. Riteniamo di aver rilevato monossido di carbonio nella sua atmosfera e che il lato permanente del giorno sia molto caldo, mentre nella notte viene trasportato pochissimo calore lato", ha affermato Bjöumlrn Benneke, professore all'Université de Montrééal e membro dell'Istituto per la ricerca sugli esopianeti (iREx). "Entrambe le scoperte fanno sì che LTT9779b dica che c'è un segnale molto forte da osservare che rende il pianeta un obiettivo molto intrigante per la futura caratterizzazione dettagliata con JWST".

Insieme, questi risultati hanno posto le basi per indagini simili su un campione più ampio di esopianeti scoperti in questo caldo deserto di Nettuno, che sono fondamentali per scoprire l'origine di questa popolazione unica di esopianeti.


3.2 AOD in modalità grossolana rispetto a AOD polvere dust

Un confronto tra l'AOD di modo grossolano fornito da AERONET e l'AOD della polvere ottenuto usando le Eq. (6) e (7), rispettivamente, è presentato in Fig. 6. Non sorprende che troviamo che AOD di modalità grossolana e polvere inferiori sono correlati a concentrazioni di volume di modalità grossolana inferiori (non mostrate). Per le stazioni asiatiche, troviamo che l'AOD di modo grossolano tende a sovrastimare il contributo della polvere minerale all'AOD. L'effetto è particolarmente pronunciato con AOD inferiori a 0,5 a 1020 nm e concentrazioni di volume di modo grossolano inferiori a 0,5. Ciò significa che è probabile che altre particelle grossolane, come gli aerosol marini, siano presenti in queste condizioni. Di conseguenza, l'AOD fine, se utilizzato come proxy per gli aerosol non polverosi, porterebbe a una sistematica sottostima del contributo dell'aerosol non polveroso all'AOD totale. Per le stazioni sahariane, l'AOD in modalità grossolana è un proxy adatto per l'AOD della polvere. Tuttavia, l'AOD in modalità grossolana mostra pochi valori inferiori a 0,1 mentre l'AOD della polvere può arrivare fino a zero. Poiché la concentrazione di aerosol fine è generalmente piccola nei siti selezionati del Sahara, qualsiasi confronto con l'AOD senza polvere è inconcludente. Contrariamente ai siti asiatici, l'AOD relativo alle particelle di modo fine o non di polvere è generalmente molto più basso di quello di particelle di modo grossolano o di polvere, rispettivamente (non mostrato).

Concludiamo che l'AOD di modo grossolano e l'AOD della polvere non possono essere necessariamente considerati sinonimi. Questo deve essere tenuto presente quando si utilizzano le osservazioni AERONET nella calibrazione e convalida delle osservazioni di telerilevamento spaziali e nella modellazione del trasporto di aerosol, in particolare per luoghi con un alto tasso di occorrenza di miscele di aerosol complesse.

Figura 7Istogrammi bidimensionali di AAOD e AAOD AVANTI CRISTO alle quattro lunghezze d'onda standard AERONET per l'Asia (un) e sahariana (b) stazioni considerate in questo studio. Le linee continue si riferiscono ai valori teorici di AAOD AVANTI CRISTO (usando l'Eq. 15 ei valori in Tabella 1) in assenza di polvere minerale. Le linee tratteggiate indicano la linea 1 : 1. Le osservazioni seguirebbero questa pendenza solo se BC fosse un perfetto assorbitore, cioè se tutto l'assorbimento nella frazione non polverosa fosse causato da BC o ωAVANTI CRISTO=0 .

Figura 8Confronto tra AAOD . derivato da AERONET AVANTI CRISTO con le stime del modello CAMS per i siti elencati nella tabella 2 per i casi in cui l'AOD totale di CAMS e AERONET concorda entro il 30 % (cerchi neri, linee sottili), il 10 % (cerchi rossi, linee medie) e il 5 % (punti rossi , linee in grassetto). I numeri nei grafici si riferiscono al numero totale di punti collocati e al numero di corrispondenze con l'accordo AOD dato. Le linee tratteggiate indicano la linea 1 : 1. Le linee continue sono adattamenti lineari dei dati. I numeri nei grafici si riferiscono al numero di collocazioni e ai coefficienti di correlazione quadratici per tutti i casi (nero pieno) e quelli con un accordo AOD entro il 30 % (nero aperto), il 10% (rosso aperto) e il 5% (rosso pieno).


Riferimenti

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