Constraining CloudSat-based snowfall profiles using surface observations and C-band ground radar
Notice bibliographique
Résumé
[1] The CloudSat Precipitation Radar, launched in 2006, provides vertical profiles of W-band (94 GHz) reflectivity and is sensitive to falling snow through all but the most intense precipitating cloud structures. Precipitation retrievals of falling snow are affected by a wide diversity of factors describing the medium, such as snow particle shape, size, and composition, which in turn are controlled by ambient factors including the environmental temperature and humidity. Because satellite-based radiometric sounders such as the Microwave Humidity Sounder (MHS) operate without the benefit of coordinated space radar observations, microphysical descriptions of the snow particle medium derived from CloudSat or other radar observations are beneficial to passive microwave (PMW) radiometer-only snowfall retrieval methods. At the coarse scale of these PMW observations, the radiative signal due to the snow is relatively weak compared to the contributions from the atmosphere and the land surface emissivity. Using the C-band (5 GHz) polarization-agile King City radar (WKR) operated by Environment Canada, we examined the vertical structure of winter precipitation events from coordinated overpasses of CloudSat and NOAA 18 (MHS). Two-dimensional video disdrometer observations are used to limit (constrain) the range of the drop-size distribution parameters that are provided through a priori databases to dual-frequency (C/W-band) radar retrieval. Bayesian retrievals using the constrained database produce water content profiles that more closely replicate the observed radar reflectivity profiles and transition smoothly between the single-frequency (CloudSat only) and dual-frequency regions.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».