Retrieving mesospheric water vapour from observations of volume scattering radiances
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. This study examines the possibility for a theoretical approach in the estimation of water vapour mixing ratios in the vicinity of polar mesospheric clouds (PMC) using satellite observations of Volume Scattering Radiances (VSR) obtained at the wavelength of 553 nm. The PMC scattering properties perturb the underlying molecular Rayleigh scattered solar radiance of the background atmosphere. As a result, the presence of PMC leads to an enhancement in the observed VSR at the altitude of the layer; the PMC VSRs are superimposed on the exponentially decreasing with height Rayleigh VSR, of the PMC-free atmosphere. The ratio between the observed and the Rayleigh VSR of the background atmosphere is used to simulate the environment in which the cloud layer is formed. In addition, a microphysical model of ice particle formation is employed to predict the PMC VSRs. The initial water vapour profile is perturbed until the modelled VSRs match the observed, at which point the corresponding temperature and water vapour profiles can be considered as a first approximation of those describing the atmosphere at the time of the observations. The role of temperature and water vapour in the cloud formation is examined by a number of sensitivity tests suggesting that the water vapour plays a dominant role in the cloud formation in agreement with experimental results. The estimated water vapour profiles are compared with independent observations to examine the model capability in the context of this study. The results obtained are in a good agreement at the peak of the PMC layer although the radiance rapidly decreases with height below the peak. This simplified scenario indicates that the technique employed can give a first approximation estimate of the water vapour mixing ratio, giving rise to the VSR observed in the presence of PMC.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».