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Profiling Cloud Ice Mass and Particle Characteristic Size from Doppler Radar Measurements

2002· article· en· W2115012166 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Atmospheric and Oceanic Technology · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric aerosols and clouds
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésIce cloudDoppler effectRadarParticle-size distributionRemote sensingLiquid water contentParticle sizeParticle (ecology)Ice crystalsEnvironmental scienceGeologyMeteorologyAtmospheric sciencesOpticsPhysicsCloud computingRadiative transfer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A remote sensing method is proposed for the retrievals of vertical profiles of ice cloud microphysical parameters from ground-based measurements of radar reflectivity and Doppler velocity with a vertically pointed cloud radar. This method relates time-averaged Doppler velocities (which are used as a proxy for the reflectivity-weighted particle fall velocities) to particle characteristic sizes such as median or mean. With estimated profiles of particle characteristic size, profiles of cloud ice water content (IWC) are then calculated using reflectivity measurements. The method accounts for the intrinsic correlation between particle sizes and parameters of the fall velocity-size relations. It also accounts for changes of particle bulk density with size. The range of applicability of this method encompasses ice-phase clouds and also mixed-phase clouds that contain liquid drops, which are small compared to ice particles, so the radar signals are dominated by these larger particles. It is, however, limited to the observational situations without strong up-and downdrafts, so the residual of mean vertical air motions is small enough compared to the reflectivity-weighted cloud particle fall velocities. The Doppler-velocity reflectivity method was applied to the data obtained with an 8.6-mm wavelength radar when observing Arctic clouds. Typical retrieval uncertainties are about 35%-40% for particle characteristic size and 60%-70% for IWC, though in some cases IWC uncertainties can be as high as factor of 2 (i.e., 50%, 100%). Comparisons with in situ data for one observational case yielded 25% and 55% differences in retrieved and in situ estimates of characteristic size and IWC, respectively. The results of the microphysical retrievals obtained from the remote sensing method developed here were compared with data obtained from the multisensor technique that utilizes combined radar-IR radiometer measurements. For pure ice-phase layers unobstructed by liquid clouds (i.e., conditions where the multisensor approach is applicable), the relative standard deviations between the results of both remote sensing approaches were about 27% for mean particle size and 38% for IWC, with relative biases of only 5% and 20%, respectively.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,099
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,186 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle