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Enregistrement W1992802510 · doi:10.1029/2010jd015237

Cloud radar Doppler spectra in drizzling stratiform clouds: 1. Forward modeling and remote sensing applications

2011· article· en· W1992802510 sur OpenAlexaff
Pavlos Kollias, Jasmine Rémillard, Edward Luke, Wanda Szyrmer

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Atmospheres · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric aerosols and clouds
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDrizzleRadarRemote sensingDoppler effectSkewnessCeilometerEnvironmental scienceDoppler radarCloud computingMeteorologyPhysicsComputer scienceGeologyLidarTelecommunicationsMathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

[1] Several aspects of spectral broadening and drizzle growth in shallow liquid clouds remain not well understood. Detailed, cloud-scale observations of microphysics and dynamics are essential to guide and evaluate corresponding modeling efforts. Profiling, millimeter-wavelength (cloud) radars can provide such observations. In particular, the first three moments of the recorded cloud radar Doppler spectra, the radar reflectivity, mean Doppler velocity, and spectrum width, are often used to retrieve cloud microphysical and dynamical properties. Such retrievals are subject to errors introduced by the assumptions made in the inversion process. Here, we introduce two additional morphological parameters of the radar Doppler spectrum, the skewness and kurtosis, in an effort to reduce the retrieval uncertainties. A forward model that emulates observed radar Doppler spectra is constructed and used to investigate these relationships. General, analytical relationships that relate the five radar observables to cloud and drizzle microphysical parameters and cloud turbulence are presented. The relationships are valid for cloud-only, cloud mixed with drizzle, and drizzle-only particles in the radar sampling volume and provide a seamless link between observations and cloud microphysics and dynamics. The sensitivity of the five observed parameters to the radar operational parameters such as signal-to-noise ratio and Doppler spectra velocity resolution are presented. The predicted values of the five observed radar parameters agree well with the output of the forward model. The novel use of the skewness of the radar Doppler spectrum as an early qualitative predictor of drizzle onset in clouds is introduced. It is found that skewness is a parameter very sensitive to early drizzle generation. In addition, the significance of the five parameters of the cloud radar Doppler spectrum for constraining drizzle microphysical retrievals is discussed.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,259 · 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

Citations180
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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