Estimating snow microphysical properties using collocated multisensor observations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The ability of ground‐based in situ and remote sensing observations to constrain microphysical properties for dry snow is examined using a Bayesian optimal estimation retrieval method. Power functions describing the variation of mass and horizontally projected area with particle size and a parameter related to particle shape are retrieved from near‐Rayleigh radar reflectivity, particle size distribution, snowfall rate, and size‐resolved particle fall speeds. Algorithm performance is explored in the context of instruments deployed during the Canadian CloudSat CALIPSO Validation Project, but the algorithm is adaptable to other similar combinations of sensors. Critical estimates of observational and forward model uncertainties are developed and used to quantify the performance of the method using synthetic cases developed from actual observations of snow events. In addition to illustrating the technique, the results demonstrate that this combination of sensors provides useful constraints on the mass parameters and on the coefficient of the area power function but only weakly constrains the exponent of the area power function and the shape parameter. Information content metrics show that about two independent quantities are measured by the suite of observations and that the method is able to resolve about eight distinct realizations of the state vector containing the mass and area power function parameters. Alternate assumptions about observational and forward model uncertainties reveal that improved modeling of particle fall speeds could contribute substantial improvements to the performance of the method.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».