Using two light-pollution models to investigate artificial sky radiances at Canary Islands observatories
Notice bibliographique
Résumé
Astronomical observations are increasingly limited by light pollution, which is a product of the over-illumination of the night sky. To predict both the angular distribution of scattered light and the ground-reaching radiative fluxes, a set of models has been introduced in recent decades. Two distinct numerical tools, MSNsRAu and ILLUMINA, are compared in this paper, with the aim of identifying their strengths and weaknesses. The numerical experiment comprises the simulation of spectral radiances in the region of the Canary Islands. In particular, the light fields near the Roque de los Muchachos and Teide observatories are computed under various turbidity conditions. It is shown that ILLUMINA has enhanced accuracy at low elevation angles. However, ILLUMINA is time-consuming because of the two scattering orders incorporated into the calculation scheme. Under low-turbidity conditions and for zenith angles smaller than 70° the two models agree well, and thus can be successfully applied to typical cloudless situations at the majority of observatories. MSNsRAu is well optimized for large-scale simulations. In particular, the grid size is adapted dynamically depending on the distance between a light source and a hypothetical observer. This enables rapid numerical modelling for large territories. MSNsRAu is also well suited for the mass modelling of night-sky radiances after ground-based light sources are hypothetically changed. This enables an optimum design of public lighting systems and a time-efficient evaluation of the optical effects related to different lamp spectra or different lamp distributions. ILLUMINA provides two diagnostic geographical maps to help local authorities concerned about light-pollution control. The first map allows the identification of the relative contribution of each ground element to the observed sky radiance at a given viewing angle, while the second map gives the sensitivity, basically saying how each ground element contributes per lumen installed.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».