New method for deriving total ozone from Brewer zenith sky observations
Notice bibliographique
Résumé
[1] The Brewer spectrophotometer derives total column ozone from UV measurements using two operational modes: observing either direct sunlight (DS) or zenith sky (ZS) scattered sunlight. While DS measurements are more accurate, ZS measurements are necessary for generating long-term ozone time series unbiased by meteorological conditions and for the validation of satellite algorithms for cloudy scenes. In the ZS mode, column ozone (X) is obtained using the slant path (μ) and a weighted sum of the logarithms of the ZS intensities (F). Prior to this, however, a set of nine empirical coefficients, specific to each instrument, must be derived that relate μ and X to F. This requires a large set of near-simultaneous ZS and DS measurements that span the operational range of X and μ, which is difficult to obtain. In this work, a modified algorithm is presented in which radiative transfer model simulations of ZS observations are used to derive generic coefficients that describe the sky response to different observing conditions. Instrument-specific coefficients are obtained through a simple scaling and offset of these generic values, derived through ZS-DS comparisons. These two parameters may be accurately determined in a relatively short period of time and using a much more limited data set, such as during regular instrument calibrations. Since the new algorithm provides nine coefficients, no changes to the existing Brewer software are required. It is demonstrated that the new algorithm is as useful as the standard Brewer ZS algorithm with nine empirically estimated parameters derived using a vastly more extensive data set.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,004 | 0,002 |
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 ».