Improving the modelling of short‐wave radiation through the use of a 3D scene construction algorithm
Notice bibliographique
Résumé
Active satellite sensors, such as Cloud‐Aerosol Lidar and Infrared Pathfinder Satellite Observation (CALIPSO) and CloudSat, provide cloud properties that are not available from passive sensors, such as MODerate‐resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS). While active sensors provide vertical profiles of clouds, their spatial coverage is limited to their narrow, nadir ground‐track. As a result, estimation of radiation by combining active sensors and broadband instrument has limitations due to their different spatial coverages. This study uses a scene construction algorithm (SCA) and MODIS data to extend two‐dimensional (2D) nadir cloud profiles into the cross‐track direction, and examines how the resulting constructed 3D cloud fields improve simulation of solar radiative transfer. Clouds and the Earth's Radiant Energy System (CERES) radiances are used as references to assess the improvements. While use of constructed 3D cloud fields only slightly impacts mean‐bias errors for instantaneous 20 km CERES footprint‐averaged top‐of‐atmosphere (TOA) radiances, reductions in random errors are about 40%. The largest improvements in TOA radiance simulation are for clouds with small‐scale horizontal inhomogeneity such as stratocumulus and cumulus. In contrast, uniform clouds such as nimbostratus, and deep convective clouds (Dc) show little response to the SCA. The impact of using the SCA on instantaneous surface irradiances is significant for stratocumulus and cumulus, but weak for nimbostratus and Dc. Conversely, SCA significantly influences atmospheric absorption and heating rates for nimbostratus and Dc. Differences in TOA radiances simulated by 1D and 3D transfer models are smaller than differences due to use of only the 2D nadir cross‐sections and the 3D constructed fields. This is because of smoothing of 3D radiative effects when averaged up to CERES footprints. For surface irradiance and atmospheric absorption, however, differences simulated by 1D and 3D transfer models are more comparable to differences that stem from use of 2D and 3D cloud information.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».