Satellite estimation of spectral surface UV irradiance: 2. Effects of homogeneous clouds and snow
Notice bibliographique
Résumé
This paper extends the theoretical analysis of the estimation of the surface UV irradiance from satellite ozone and reflectivity data from a clear‐sky case to a cloudy atmosphere and snow‐covered surface. Two methods are compared for the estimation of cloud‐transmission factor C T , the ratio of cloudy to clear‐sky surface irradiance: (1) the Lambert equivalent reflectivity (LER) method and (2) a method based on radiative transfer calculations for a homogeneous (plane parallel) cloud embedded into a molecular atmosphere with ozone absorption. The satellite‐derived C T from the NASA Total Ozone Mapping Spectrometer (TOMS) is compared with ground‐based C T estimations from the Canadian network of Brewer spectrometers for the period 1989–1998. For snow‐free conditions the TOMS derived C T at 324 nm approximately agrees with Brewer data with a correlation coefficient of ∼0.9 and a standard deviation of ∼0.1. The key source of uncertainty is the different size of the TOMS FOV (∼100 km field of view) and the much smaller ground instrument FOV. As expected, the standard deviations of weekly and monthly C T averages were smaller than for daily values. The plane‐parallel cloud method produces a systematic C T bias relative to the Brewer data (+7% at low solar zenith angles to −10% at large solar zenith angles). The TOMS algorithm can properly account for conservatively scattering clouds and snow/ice if the regional snow albedo R S is known from outside data. Since R S varies on a daily basis, using a climatology will result in additional error in the satellite‐estimated C T . The C T error has the same sign as the R S error and increases over highly reflecting surfaces. Finally, clouds polluted with absorbing aerosols transmit less radiation to the ground than conservative clouds for the same satellite reflectance and flatten spectral dependence of C T . Both effects reduce C T compared to that estimated assuming conservative cloud scattering. The error increases if polluted clouds are over snow.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».