Real-Time Radar Reflectivity Calibration from Differential Phase Measurements
Notice bibliographique
Résumé
Abstract An algorithm based on the self-consistency between the horizontal reflectivity Z H and the specific differential phase K DP has been devised for the calibration of the reflectivity measurements of the McGill S-band dual-polarization radar and implemented in real time in the fall of 2012. By combining pairs of measured and theoretical differential propagation phases (Φ DP ) along rain paths from several azimuths, elevation angles, and radar cycles, a robust calibration estimate is obtained even in relatively light precipitation, provided the number of pairs is of the order of at least 10 3 . It confirmed the stability of the radar system as further corroborated by disdrometer and ground echo comparisons. However, the two-parameter Z H –K DP technique proved to be inadequate in convective situations because it overestimates Φ DP differences of paths with heavy precipitation. An ex post facto analysis has revealed that a three-parameter ( Z H –K DP –Z DR ) relationship provides a much better agreement with the measured Φ DP differences regardless of the intensity of the precipitation along the rain paths. The main usefulness of the technique remains its ability to derive a reliable calibration correction factor even in light precipitation; thus, it is readily applicable in climate regimes and/or at times of the year characterized by the absence of strong convection capable of providing the large Φ DP differences previously thought necessary for such a technique to be successful.
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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) | 0,001 | 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 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 ».