Detection of particle layers in backscatter profiles: application to Antarctic lidar measurements
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. A detection method is proposed and studied to infer the presence of hidden signals in a statistical way. It is applied here to the detection of Polar Stratospheric Cloud (PSC) layers in lidar backscatter profiles measured over the Dumont D'Urville station (Antarctica). PSCs appear as layers with enhanced variance in non stationary, heteroscedastic signal profiles, between two unknown altitudes to be estimated. The method is based on a three step algorithm. The first step is the stationarization of the signal, the second performs the maximum likelihoods estimation of the signal (PSC altitude range and variance inside and outside the PSC layer). The last step uses a Fisher-Snédécor test to decide whether the detection of PSC layer is statistically significant. Performances and robustness of the method are tested on simulated data with given statistical properties. Bias and detection limit are estimated. The method is then applied to lidar backscatter profiles measured in 2008. No PSC are detected during seasons when PSCs are not expected to form. As expected, PSC layers are detected during the austral winter and early spring. The effect of time averaging of the profiles is investigated. The best compromise for detection of PSC layers in lidar backscatter profiles acquired at Dumont D'Urville is a time averaging window of 1 h typically.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 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 ».