New dual‐frequency microwave technique for retrieving liquid water path over land
Notice bibliographique
Résumé
We present and demonstrate a new methodology for retrieving liquid water path over land using satellite‐based microwave observations. As input, the technique exploits Advanced Microwave Scanning Radiometer for EOS (AMSR‐E) brightness temperature polarization‐difference signals at 37 and 89 GHz. Regression analysis performed on model simulations indicates that over variable atmospheric and surface conditions these polarization‐difference signals can be simply parameterized in terms of the surface emissivity polarization‐difference (Δε), surface temperature, liquid water path (LWP), and precipitable water vapor (PWV). By exploiting the weak frequency dependence of Δε, a simple expression is obtained which enables fast and direct (noniterative) retrievals of LWP. The new methodology is demonstrated and validated using several months of AMSR‐E observations over (1) the Southern Great Plains (SGP) of the United States and (2) an area near Montreal, Canada, instrumented during the Alliance Icing Research Study II (AIRS II) field campaign. Comparisons are also made with MODIS LWP retrieval results for one scene over the SGP region. Retrieval results in clear‐sky conditions indicate an uncertainty on the order of 0.06 mm, in agreement with theoretical estimates. In cloudy conditions, results using the new method are systematically smaller than results for both ground‐based microwave radiometers and MODIS but are well correlated.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».