Measuring and forecasting of PWV above La Silla, APEX and Paranal Observatories
Notice bibliographique
Résumé
The content of precipitable water vapor (PWV) in the atmosphere is very important for astronomy in the infrared and radio (sub-millimeter) spectral regions. Therefore, the astrometeorology group has developed different methods to derive this value from measurements and making forecasts using a meteorological model. The goal is use that model to predict the atmospheric conditions and support the scheduling of astronomical observations. At ESO, several means to determine PWV over the observatories have been used, such as IR-radiometers (IRMA), optical and infrared spectrographs as well as estimates using data from GOES-12 satellite. Using all of these remote sensing methods a study undertaken to compare the accuracy of these PWV measurements to the simultaneous in-situ measurements provided by radiosondes. Four dedicated campaigns were conducted during the months of May, July, August and November of 2009 at the La Silla, APEX and Paranal observatory sites. In addition, the astrometeorological group employs the WRF meteorological model with the goal of simulating the state of the atmosphere (every 6 hours) and forecasting the PWV. With these simulations, plus satellite images, radiosonde campaign data can be classified synoptically and at the same time the model can be validated with respect to PWV.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».