TICFIRE: a far infrared payload to monitor the evolution of thin ice clouds
Notice bibliographique
Résumé
The TICFIRE mission concept developed with the support of the Canadian Space Agency aims: 1) to improve measurements of water-vapour concentration in the low limit, where cold regions are most sensitive and 2) to determine the contribution of Thin Ice Clouds (TIC) to the energy balance and the role of their microphysical properties on atmospheric cooling. TICFIRE is a process-oriented mission on a micro-satellite platform dedicated to observe key parameters of TIC forming in the cold regions of the Poles and globally, in the upper troposphere. It locates cloud top profiles at the limb and measures at nadir the corresponding upwelling radiance of the atmosphere directly in the thermal window and in the Far Infrared (FIR) spectrum over cold geographical regions, precisely where most of the atmospheric thermal cooling takes place. Due to technological limitations, the FIR spectrum (17 to 50 μm) is not regularly monitored by conventional sensors despite its major importance. This deficiency in key data also impacts operational weather forecasting. TICFIRE will provide on a global scale a needed contribution in calibrated radiance assimilation near the IR maximum emission to improve weather forecast. TICFIRE is therefore a science-driven mission with a strong operational component. The TICFIRE payload consists of two instruments; the main one being a Nadir-looking multiband radiometer based on uncooled microbolometer technology and covering a large spectral range from 7.9 μm to 50 μm. The secondary one is an imager that performs Limb measurements and provides cloud vertical structure information. This paper presents the key payload requirements, the conceptual design, and the estimated performance of the TICFIRE payload. Current technology developments in support to the mission are also presented.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».