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Enregistrement W2016178350 · doi:10.1029/2008jd010481

A model of dust in the Martian lower atmosphere

2009· article· en· W2016178350 sur OpenAlexaff
Richard Davy, Peter A. Taylor, Wensong Weng, P.‐Y. Li

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Atmospheres · 2009
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePlanetary Science and Exploration
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAtmosphere (unit)Planetary boundary layerLidarDust stormAtmosphere of MarsAtmospheric sciencesMartianMars Exploration ProgramBoundary layerEnvironmental scienceStormMineral dustMartian surfaceOptical depthGeologyPhysicsMeteorologyAstrobiologyAerosolRemote sensingMechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A coupled boundary layer–Aeolian dust model of the Martian atmosphere is presented. This model was developed to determine how radiation (scattering, absorption, and emission) by dust affects the boundary layer and, in turn, how this affects the dust distribution in the atmosphere. This was achieved by coupling a planetary boundary layer (PBL) model with the 2007 dust model of P. A. Taylor et al. The principle motivation here is to determine whether it will be possible to use the lidar on board the Phoenix lander to detect the depth of the Martian boundary layer from the dust distribution. Runs were conducted for different dust profiles, roughness lengths, and geostrophic winds. These indicate that there should be a distinct horizon in dust concentration which will be detectable by the Phoenix lidar. The model is also applied to the 1977B dust storm optical data of Viking Lander 1, and our analysis indicates a significant improvement over previous 1‐D studies of dust storm decay.

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 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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,303
Score d'incertitude au seuil0,239

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,269 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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