Assessing the quality of active–passive satellite retrievals using broad‐band radiances
Notice bibliographique
Résumé
Included in the Earth, Clouds, Aerosols, and Radiation Explorer ( EarthCARE ) satellite's array of instruments is a multi‐view broad‐band radiometer (BBR). BBR data will facilitate a radiative closure assessment of cloud and aerosol properties inferred from data gathered by EarthCARE 's other passive and active sensors. The closure assessment will consist, in part, of comparisons between BBR radiances and radiances computed by three‐dimensional (3D) radiative transfer models (RTM) that act on narrow 3D domains that derive from, and include, the retrieved cross‐section of cloud and aerosol properties. Assessment domains D will be ∼100 km 2 . Following a brief outline of the closure experiment, a method is proposed for estimating the likelihood of BBR radiances providing a meaningful closure assessment of cloud and aerosol properties in D . The method capitalizes on the ability of Monte Carlo RTMs to compute contributions to radiances from any constituent in any given D . While this methodology introduces some circularity into the closure test, it might, nevertheless, be tolerable, given that the method's purpose is simply to identify, and thus avoid, assessments that are likely to be fruitless or misleading. A 3000 km long stretch of A‐Train satellite data was used in this initial demonstration of the proposed methodology. Only results for solar radiation are shown. All radiative quantities used here were computed by a 3D Monte Carlo RTM. A control simulation provided proxy BBR measurements. Random ‘errors’ were introduced into the A‐Train field to produce experimental fields that roughly mimic retrievals. Experimental and control radiances were compared in mock‐closure assessments. Arbitrarily assuming that a fruitful assessment requires ∼75% of a BBR radiance to result from cloud and aerosol scattering events inside D , ∼70% of the (11 km) 2 domains were flagged as reliably testable for this example.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».