MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W1621067249 · doi:10.1029/2007jd009040

Water vapor, cloud liquid water paths, and rain rates over northern high latitude open seas

2008· article· en· W1621067249 sur OpenAlexaboutno aff
Paquita Zuidema, Robert J. Joyce

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Atmospheres · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLiquid water pathEnvironmental scienceSpecial sensor microwave/imagerSea iceWater vaporLatitudeClimatologyMicrowave radiometerPrecipitationWater cycleRadiometerAtmospheric sciencesGeologyMeteorologyMicrowaveBrightness temperatureRemote sensingGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Data from the Special Sensor Microwave Imager (SSMI; years 1987–2006), Advanced Microwave Scanning Radiometer, and a surface‐based radiometer at Barrow, Alaska are examined for insights into the behavior of water vapor, cloud liquid water and rainrates over the northern high latitude seas. We evaluated two separate sets of retrievals, and achieved the best results through combining one that contained explicit monthly mean sea ice fractions with the Wentz V6 water vapor path (WVP), cloud liquid water path (LWP), and rainrate (RR) retrievals. The water vapor path retrieval shows no sensitivity to a proxy for sub‐pixel sea ice presence, while the liquid water path retrievals are sensitive to sea ice presence during summertime but otherwise the Wentz internal sea‐ice screening appears effective. The rainrate retrieval is highly sensitive to any sea ice during all seasons. The seasonal cycle and 1987–2006 time trends are examined. The WVP annual cycle has an amplitude of ∼1 cm at all locations, approximately double a broad winter minimum, with a July maximum phasing that is consistent with a continental influence. Little change occurs between January and April in WVP and LWP. The springtime LWP increase usually occurs in tandem with the WVP increase and slightly lags the falltime WVP decrease. The maximum lag occurs over the northern Pacific, where the maximum LWP occurs in August, one month later than over the northern Atlantic, and is correlated to an August precipitation maximum. The strongest SSMI‐derived trend is an increase in wintertime moisture south of Greenland, with wintertime LWP increases in the Labrador Sea. North of the Bering Strait, where much of the recent summer and autumn sea ice loss has occurred, the autumn WVP and LWP increased from 1989 to 2001 with a subsequent LWP decrease in recent years. The recent decline appears linked to a decrease in cyclone activity. Winter and spring LWP increases from 2002 to the present are noted in the surface‐based data set from Barrow, Alaska. Over the Barents Sea, where much of the recent winter sea ice loss has occurred, winter WVP and LWP have increased over the past decade. A comparison to National Center for Atmospheric Research Community Atmospheric Model Version 3.5 values finds modeled WVPs are slightly underestimated but the amplitude of the annual cycle is similar to that observed. Modeled winter LWPs slightly exceed those measured while the modeled summer LWPs exceed by a factor of two those observed (which are more likely to be positively biased also). The modeled rainrates are similar to retrieved values in the north Pacific, and exceed retrieved values by approximately a factor of 2 in the northeast Atlantic.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,094
Score d'incertitude au seuil0,186

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,258 · 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

Citations15
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Geophysical Research Atmospheres→Même sujetArctic and Antarctic ice dynamics→Travaux en français237 207→