Validation of Forecast Cloud Parameters from Multispectral AIRS Radiances
Notice bibliographique
Résumé
The well-known CO2 slicing technique which provides retrievals of cloud parameters (effective height and amount) is adapted in light of model validation using multispectral infrared sounders. The technique is applied to both real Atmospheric Infrared Sounder (AIRS) radiances and to corresponding radiances simulated from global 6 h and 12 h forecasts for the 31 days of July 2008. The forecast model is the one used operationally at the Canadian Meteorological Centre. Radiances are simulated from the Radiative Transfer for the Television and Infrared Observation Satellite (TIROS) Operational Vertical Sounder (RTTOV) model. When compared to model output of cloud parameters, simulated retrievals help us understand systematic biases linked to the retrieval technique. Systematic errors of interest, attributed to forecast cloud parameters, are then more clearly assessed from real retrievals. This is the central idea of this paper. The proposed definition of model cloud top, based on cloud transmittance, corresponds well to the height derived from the Cloud-Aerosol Lidar and Infrared Pathfinder Satellite Observation (CALIPSO) instrument. These lidar-derived cloud heights, in turn, confirm the nature of the biases produced by the CO2 slicing technique (e.g., a negative bias increasing with height to about 2 km (approximately 50 hPa) for the highest clouds at 16 km (approximately 100 hPa)). Results suggest that the model has a tendency to produce an excess of low-level clouds below 2 km, compensated for by a deficit from 3 to 6 km. No significant differences are found between 6 h and 12 h forecast monthly fields, an indication that the model has sufficiently spun-up after a few hours. Retrieved global monthly cloud parameter fields are compared to independently derived products available from the Moderate Resolution Imaging Spectrometer (MODIS) and AIRS standard processing. Significant differences are noted, linked to the different retrieval approaches, input data and resolution. This is further evidence that, for validation purposes, definitions of observed and model parameters must be consistent.
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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 | 0,000 | 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) | 0,004 | 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 ».