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Enregistrement W1987413192 · doi:10.1029/2000jd000184

Radiance and Jacobian intercomparison of radiative transfer models applied to HIRS and AMSU channels

2001· article· en· W1987413192 sur OpenAlexaff
Louis Garand, D. S. Turner, Marie Larocque, John J. Bates, Sid‐Ahmed Boukabara, Pascal Brunel, Frédéric Chevallier, G. Deblonde, Richard Engelen, M. Hollingshead, Darren L. Jackson, Gary J. Jedlovec, Joanna Joiner, Thomas J. Kleespies, Darren McKague, Larry M. McMillin, Jean‐Luc Moncet, J. R. Pardo, Peter Joseph Rayer, Eric P. Salathé, Roger Saunders, N. A. Scott, Paul van Delst, H. M. Woolf

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Atmospheres · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric Ozone and Climate
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdvanced Microwave Sounding UnitRadianceRadiative transferAtmosphere (unit)Environmental scienceRemote sensingMicrowaveAtmospheric radiative transfer codesMeteorologyBrightness temperaturePhysicsComputer scienceOpticsGeologyTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The goals of this study are the evaluation of current fast radiative transfer models (RTMs) and line‐by‐line (LBL) models. The intercomparison focuses on the modeling of 11 representative sounding channels routinely used at numerical weather prediction centers: 7 HIRS (High‐resolution Infrared Sounder) and 4 AMSU (advanced microwave sounding unit) channels. Interest in this topic was evident by the participation of 24 scientists from 16 institutions. An ensemble of 42 diverse atmospheres was used and results compiled for 19 infrared models and 10 microwave models, including several LBL RTMs. For the first time, not only radiances but also Jacobians (of temperature, water vapor, and ozone) were compared to various LBL models for many channels. In the infrared, LBL models typically agree to within 0.05–0.15 K (standard deviation) in terms of top‐of‐the‐atmosphere brightness temperature (BT). Individual differences up to 0.5 K still exist, systematic in some channels, and linked to the type of atmosphere in others. The best fast models emulate LBL BTs to within 0.25 K, but no model achieves this desirable level of success for all channels. The ozone modeling is particularly challenging. In the microwave, fast models generally do quite well against the LBL model to which they were tuned. However, significant differences were noted among LBL models. Extending the intercomparison to the Jacobians proved very useful in detecting subtle or more obvious modeling errors. In addition, total and single gas optical depths were calculated, which provided additional insight on the nature of differences.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,251 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations126
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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