Evaluation of Arctic broadband surface radiation measurements
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The Arctic is a challenging environment for making in-situ surface radiation measurements. A standard suite of radiation sensors is typically designed to measure incoming and outgoing shortwave (SW) and thermal infrared, or longwave (LW), radiation. Enhancements may include various sensors for measuring irradiance in narrower bandwidths. Many solar radiation/thermal infrared flux sensors utilize protective glass domes and some are mounted on complex mechanical platforms (solar trackers) that keep sensors and shading devices trained on the sun along its diurnal path. High quality measurements require striking a balance between locating stations in a pristine undisturbed setting free of artificial blockage (such as from buildings and towers) and providing accessibility to allow operators to clean and maintain the instruments. Three significant sources of erroneous data in the Arctic include solar tracker malfunctions, rime/frost/snow deposition on the protective glass domes of the radiometers and operational problems due to limited operator access in extreme weather conditions. In this study, comparisons are made between the global and component sum (direct [vertical component] + diffuse) SW measurements. The difference between these two quantities (that theoretically should be zero) is used to illustrate the magnitude and seasonality of arctic radiation flux measurement problems. The problem of rime/frost/snow deposition is investigated in more detail for one case study utilizing both SW and LW measurements. Solutions to these operational problems that utilize measurement redundancy, more sophisticated heating and ventilation strategies and a more systematic program of operational support and subsequent data quality protocols are proposed.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».