Multisensor analysis of integrated atmospheric water vapor over Canada and Alaska
Notice bibliographique
Résumé
Atmospheric water vapor is a key parameter for the analysis of climatic systems (greenhouse gas effect), in particular over high latitudes where water vapor displays an important seasonal variability. The sparse spatial and temporal sampling of atmospheric water vapor observations across Canada needs to be improved. A series of instruments and methods including a 940‐nm solar absorption band radiometer (R) and radiosonde (S) analysis from a numerical weather prediction model and a ground‐based bi‐frequency Global Positioning System (GPS) were used to evaluate the integrated atmospheric water vapor (IWV) at various sites in Canada and Alaska from a multiyear database. The IWV‐R measurements were collected within the framework of the North American Sun Radiometry network (AERONET/AEROCAN). Intercomparisons between [IWV‐GPS and IWV‐S], [IWV‐R and IWV‐GPS], and [IWV‐R and IWV‐S] show root mean square (RMS) differences of 1.8, 1.9, and 2.2 kg m−2, respectively. GPS meteorology appears to be the easiest approach to calibrate the solar radiometer water vapor band owing to its flexibility, and it allows us to overcome the Sun radiometry limitation in high‐latitude areas like the Arctic. The sensitivity of the GPS retrieval to various parameters like GPS satellite constellation and meteorological data are discussed. The classical linear relationship between the surface temperature and the integrated weighted mean temperature profile needed for IWV‐GPS retrieval may be significantly different for Arctic air masses compared with midlatitude air masses in the case of tropospheric temperature profile inversion. An ever‐expanding multiyear (1994–2001) North American summer water vapor climatology, derived from AERONET/Canadian Sun Radiometer Network, is presented and analyzed, showing a mean value of 19.8 ± 6.1 kg m−2and variations from 17 kg m−2in Alaska to 23 kg m−2in southeastern Canada. The results in Bonanza Creek, Alaska, show significant interannual variations with a peak in 1997, which may be linked to an El Niño event that occurred in the same year. Such a database may also be useful for climate model validation as shown for the Canadian Global Environmental Model (RMS difference of 3.4 kg m−2). In the end we show that, even if data are selected only for cloud‐free atmospheres, there are no significant differences as compared with radiosonde climatology at Canadian Northwestern sites (≤3% relatively to Bonanza Creek summer mean value).
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».