New technique for retrieval of atmospheric temperature profiles from Rayleigh-scatter lidar measurements using nonlinear inversion
Notice bibliographique
Résumé
The conventional method of calculating atmospheric temperature profiles using Rayleigh-scattering lidar measurements has limitations that necessitate abandoning temperatures retrieved at the greatest heights, due to the assumption of a pressure value required to initialize the integration at the highest altitude. An inversion approach is used to develop an alternative way of retrieving nightly atmospheric temperature profiles from the lidar measurements. Measurements obtained by the Purple Crow lidar facility located near The University of Western Ontario are used to develop and test this new technique. Our results show temperatures can be reliably retrieved at all heights where measurements with adequate signal-to-noise ratio exist. A Monte Carlo technique was developed to provide accurate estimates of both the systematic and random uncertainties for the retrieved nightly average temperature profile. An advantage of this new method is the ability to seed the temperature integration from the lowest rather than the greatest height, where the variability of the pressure is smaller than in the mesosphere or lower thermosphere and may in practice be routinely measured by a radiosonde, rather than requiring a rocket or satellite-borne measurement. Thus, this new technique extends the altitude range of existing Rayleigh-scatter lidars 10-15 km, producing the equivalent of four times the power-aperture product.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».