Radar-radiometer retrievals of cloud number concentration and dispersion parameter in nondrizzling marine stratocumulus
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The retrieval of cloud microphysical properties from remote sensors is challenging. In the past, ground-based radar-radiometer measurements have been successfully used to retrieve the liquid water content profile in nondrizzling clouds but offer little constraint in retrieving other moments of the cloud particle size distribution (PSD). Here, a microphysical condensational model under steady-state supersaturation conditions is utilized to provide additional constraints to the well-established radar-radiometer retrieval techniques. The coupling of the model with the observations allows the retrieval of the three parameters of a lognormal PSD, with two of them being height dependent. Two periods of stratocumulus from the Azores are used to evaluate the novel technique. The results appear reasonable in two nondrizzling periods: continental-like number concentrations are retrieved, in agreement with the drizzle-free cloud conditions. The cloud optical depth derived from the retrieved distributions compares well in magnitude and variability with the one derived independently from a narrow field of view zenith radiometer. Uncertainties coming from the measurements are propagated to the retrieved quantities to estimate their errors. In general, errors smaller than 20% should be attainable for most parameters, demonstrating the added value of the new technique.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 tête enseignante, 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 ».