Multiple-scattering lidar retrieval method: tests on Monte Carlo simulations and comparisons with in situ measurements
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.
Notice bibliographique
Résumé
A multiple-field-of-view (MFOV) lidar measurement and solution technique has been developed to exploit the retrievable particle extinction and size information contained in the multiple-scattering contributions to aerosol lidar returns. We describe the proposed solution algorithm. The primary retrieved parameters are the extinction coefficient at the lidar wavelength and the effective particle diameter from which secondary products such as the extinction at other wavelengths and the liquid-water content (LWC) of liquid-phase clouds can be derived. The solutions are compared with true values in a series of Monte Carlo simulations and with in-cloud measurements. Good agreement is obtained for the simulations. For the field experiment, the retrieved effective droplet diameter and LWC for the available seven cases studied are on average 15% and 35% (worst case) smaller than the measured data, respectively. In the latter case, the analysis shows that the differences cannot be attributed solely to lidar inversion errors. Despite the limited penetration depth (150-300 m) of the lidar pulses, the results of the studied cases indicate that the retrieved lidar solutions remain statistically representative of measurements performed over the full cloud extent. Long-term MFOV lidar monitoring could thus become a practical and economical option for cloud statistical studies but more experimentation on more varied cloud conditions, especially for LWC, is still needed.
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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 découle