Multiple-scattering lidar retrieval method: tests on Monte Carlo simulations and comparisons with in situ measurements
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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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».