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Enregistrement W2010410731 · doi:10.1175/2009jtecha1284.1

A Methodology to Derive Radar Reflectivity–Liquid Equivalent Snow Rate Relations Using C-Band Radar and a 2D Video Disdrometer

2009· article· en· W2010410731 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueJournal of Atmospheric and Oceanic Technology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiquePrecipitation Measurement and Analysis
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésDisdrometerSnowRadarPower lawEnvironmental scienceRemote sensingMeteorologyGeologyMathematicsPhysicsComputer scienceStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The objective of this work is to derive equivalent radar reflectivity factor–liquid equivalent snow rate (Ze–SR) power-law relations for snowfall using the C-band King City operational weather radar and a 2D video disdrometer (2DVD). The 2DVD provides two orthogonal views of each snow particle that falls through its 10 cm × 10 cm virtual sensor area. The “size” parameter used here for describing the size distribution is based on the “apparent” volume computed from the two images, and an equivolume spherical diameter Dapp is defined. The determination of fall speed is based on matching two images corresponding to the same particle as it falls through two light planes separated by a precalibrated separation distance. A new “rematching” algorithm was developed to improve the quality of the fall speed versus Dapp as compared with the original matching algorithm provided by the manufacturer. The snow density is parameterized in the conventional power-law form , where α and β are assumed to be variable. To account for strong horizontal winds that tend to decrease the measured concentrations from the 2DVD, a third parameter γ is introduced. The methodology estimates the three parameters (α, β, and γ) by minimizing the difference between the radar-measured reflectivity and the equivalent reflectivity computed from the 2DVD in a least squares sense. The optimally determined values of α, β, and γ are used to estimate the SR and the coefficient and exponent of the Ze = a(SR)b relation. For validation, the accumulation from the SR is compared with the manually recorded accumulations from the double-fence international reference (DFIR) gauge. The data were collected during the Canadian Cloudsat Cloud-Aerosol Lidar and Infrared Pathfinder Satellite Observations (CALIPSO) Validation Project (C3VP) conducted in Ontario, Canada, during the 2006/07 winter season. A total of seven snow days were analyzed and the accumulation intercomparisons gave a fractional standard deviation of 26% and normalized bias 2.1%. The range of the a and b values for the seven days appear reasonable and similar to conventional Ze–R relations.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,643
Score d'incertitude au seuil0,502

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,241 · 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