Ice clouds microphysical retrieval using 94‐GHz Doppler radar observations: Basic relations within the retrieval framework
Notice bibliographique
Résumé
High quality measurements of ice cloud properties from ground‐ and space‐based sensors are key for improving our understanding of processes that affect ice cloud radiative effects and lifetime. Doppler cloud radars provide two independent measurements (reflectivity and Doppler velocity) to constrain the ice clouds microphysical retrievals. However, the retrievals are highly sensitive to the choice of the scattering forward model for non‐spherical particles at millimeter‐wavelengths and the selection of parameters in the mass‐ and velocity‐size relationships, as well as to the representation of the particle size distribution (PSD). In this paper (part 1), the development of the basic relations used in the retrieval is presented. A novel approach for reducing the number of free parameters required to describe the microphysical properties of ice particles is described. The new proposed form of the mass‐size relationship significantly reduces the sensitivity of the quantities of interest to the power law mass exponent, leaving only one parameter controlling mass dimensional relationship. A similar approach is adopted in the velocity calculation. In order to reduce the retrieval's dependence on the size distribution, the PSD defined for liquid‐equivalent diameter is described using the concept of double moment normalization. The two normalizing quantities, mean mass‐weighted diameter (Dm) and ice water content (IWC) are controlled mainly by the PSD size interval that is also an important contributor to the two Doppler observables. Both Dm and IWC are generally not very sensitive to the PSD segments of the smallest and largest particles that are considered as very uncertain.
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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) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».