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Enregistrement W2019837465 · doi:10.1175/2007jamc1472.1

Time Series of Daily Averaged Cloud Fractions over Landfast First-Year Sea Ice from Multiple Data Sources

2007· article· en· W2019837465 sur OpenAlexaffabout
Xin Jin, John Hanesiak, David G. Barber

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Meteorology and Climatology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceSnowModerate-resolution imaging spectroradiometerSpectroradiometerClimatologyMeteorologyAtmospheric sciencesArcticCeilometerSolar zenith angleReflectivitySatelliteGeologyAerosolGeographyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The time series of daily averaged cloud fractions (CFs) collected from different platforms—two Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) instruments on Terra and Aqua satellites, the National Centers for Environmental Prediction (NCEP) model, a Vaisala 25K laser ceilometer, and ground-based manual observations (manobs)—above the winter camp of the Canadian Arctic Shelf Exchange Study (CASES) field experiment are analyzed in this study. Taking the manobs as standard, the authors conclude that 1) the NCEP products considerably underestimated CFs in spring (e.g., from April to May) and 2) the performance of two MODIS products depends on the variation of solar zenith angle (SZA). Aqua MODIS misrepresents the snow-covered surface as clouds with almost randomly distributed CFs during the dark winter [cos(SZA) < 0], leading to the overestimation of CFs in winter while Terra MODIS has good agreement with manobs. When 0.1 < cos(SZA) < 0.4, both MODIS products regularly misrepresent the snow-covered background as clouds, leading to the significant overestimation of CFs in late winter (February) and early spring (March). When cos(SZA) > 0.4, both MODIS products have good performance in detecting cloud masks over snow backgrounds. If the sky is slightly cloudy, surface-based meteorological observers tend to underestimate cloud amounts when there is a lack of light. Comparing the CFs from Terra and manobs, the authors conclude that this bias can be over 10%. Power spectral analysis and wavelet analysis show three results: 1) High clouds more frequently appear in winter than in spring with periods between 8 and 16 days, indicating their close connection with synoptic events. Current NCEP products can predict this periodicity but have a phase lag. 2) Middle and low clouds are more local and are common in mid- and late spring (April and May) with periods between 2 and 4 days. At the CASES winter and spring field site, the periodicity of high clouds is dominant. 3) The time-scale-dependent correlation coefficients (CCs) between both MODIS products, NCEP and manobs, show that with high frequent CF sampling per day, the CCs are stable when the time scale varies between 1 and 4 days: with Terra MODIS and NCEP, the value is about 0.6; with Aqua MODIS, between 0.4 and 0.5. All CCs get smaller when the time scale increases beyond 8 days: with respect to both MODIS products, the CCs get closer with values between 0.3 and 0.4; with respect to NCEP, the CC dramatically decreases from positive values to negative values, indicating the lack of accuracy in current NCEP cloud schemes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,119
Score d'incertitude au seuil0,237

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,206 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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