Preliminary measurements of tropospheric water vapor using Raman lidar system in the Great Lakes area
Notice bibliographique
Résumé
Obtaining high resolution vertical profiles of water vapor is crucially important to understand short and long term global climate changes. Raman lidar technique is widely recognized as the most effective tool to study water vapor and aerosols profiles in the lower atmosphere. The Great lakes area is one of the ideal areas to study the environmental impact of water vapor and aerosols profiles on air quality due to its dynamic ecological system, and proximity to most North American industrial centers. Latest results of a newly developed water vapor Raman lidar instrument at the Environment Canada's Centre for Atmospheric Research Experiments (CARE) (44°14'02" North, 79°45'40" West) will be presented. In this study, the instrument is described and its capabilities are illustrated along with preliminary measurements. The CARE Raman lidar setup utilizes third harmonic (355 nm) output of employed YAG laser to probe aerosols, water vapor, and nitrogen profiles. By manipulating inelastic backscattering lidar signals of the Raman nitrogen channel (386.7 nm) and Raman water vapor channel (407.5 nm), a vertical profile of water vapor mixing ratio from the near ground up to 12 km geometrical altitude is deduced. Vertical profile of the backscattering ratio obtained at 1064 nm using another elastic lidar will be shown and related to the Raman lidar results.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 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 ».