Diurnal effects in limb scatter observations
Notice bibliographique
Résumé
Instruments that measure UV/visible scattered light from the Earth's limb are emerging as an important class of sensors capable of providing high‐quality profiles of aerosols and trace gases from the upper troposphere to the mesosphere. Critical to the inversion of limb scatter observations is the forward radiative transfer model. A fast and accurate radiative transfer model, VECTOR (Vector Orders‐of‐scattering Radiative transfer model), is presented that is able to account for the diurnal variation of species such as NO 2 and BrO along the observing line of sight and the incoming solar beam. VECTOR has been used to quantify for the first time diurnal effect errors in NO 2 and BrO with application to OSIRIS (Optical Spectrograph and Infra‐Red Imager System) and SCIAMACHY (Scanning Imaging Absorption Spectrometer for Atmospheric Chartography), two limb viewing satellite instruments. For a solar zenith angle near 90° at the tangent point, errors can exceed 50% for NO 2 and 100% for BrO in the lower stratosphere, with the largest errors generally occurring when viewing across, and at large angles to, the terminator. These results applied to OSIRIS NO 2 and SCIAMACHY BrO reveal that diurnal effect errors are generally small (<10%). Yet 1 out of every 6 OSIRIS NO 2 profiles experiences large (10–35%) errors and 1 out of every 11 SCIAMACHY BrO profiles experiences large (10–100%, or larger) errors in the lower stratosphere.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».