Comparison of daily UV doses estimated from Nimbus 7/TOMS measurements and ground‐based spectroradiometric data
Notice bibliographique
Résumé
During recent years, methods have been developed for estimating UV irradiance reaching the Earth's surface using satellite‐measured backscattered UV radiances. The NASA‐developed method is based on radiative transfer calculations and satellite measurements of parameters affecting UV radiation: extraterrestrial solar irradiance, atmospheric ozone, cloud reflectivity, aerosol amounts, and ground albedo. In this work a comparison is made between daily UV erythemal doses estimated from Nimbus‐7/TOMS measurements (from 1991 to May 1993) and those calculated from ground‐based spectroradiometer data. Three stations operated by the National Science Foundation were chosen for this comparison: Ushuaia, Argentina (for 573 days), Palmer, Antarctica (for 450 days), and San Diego, California, (for 149 days). These stations were selected to illustrate the differences between ground‐based measurements using the same type of instrument, SUV‐100 double monochromator spectroradiometers, and satellite estimates of surface UV irradiance under three different environmental conditions (mountains and snow, nearly continuous snow cover, and midlatitude urban sea level conditions). Averaging the measured and TOMS‐estimated doses over periods from 1 week to 1 month improves the agreement. The daily or monthly mean bias increases during months when there is snow/ice on the surface. TOMS has a larger estimate of the UV irradiance by 25% at San Diego (no snow), in agreement with the summer‐month analysis of Toronto irradiances [ Herman et al. , 1999]. TOMS underestimates the average daily‐UV dose at Ushuaia (monthly mean bias of −13%) and at Palmer (−35%) consistent with snow/ice with cloud effects not being properly accounted for in the TOMS algorithm. When the reflectivity at all three sites is low (no snow), the TOMS irradiance estimate is larger than the SUV‐100 measurements consistent with previously analyzed Brewer data at Toronto. The effects of local fog or clouds smaller than the satellite field of view and undetected UV‐absorbing aerosols near the ground are discussed. In addition to uncertainties in radiometric calibrations of the spectrometers, none of the SUV‐100 data are corrected for deviations of diffuser‐transmittance from true cosine response.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».