Estimation of errors associated with the EarthCARE 3D scene construction algorithm
Notice bibliographique
Résumé
The EarthCARE satellite mission plans to perform a continuous closure experiment to assess the quality of retrieved cloud and aerosol properties. It will do so by comparing top‐of‐atmosphere (TOA) broad‐band (BB) fluxes with simulated values produced by three‐dimensional (3D) radiative transfer models that act on the two‐dimensional (2D) retrieved cross‐section and a 3D atmosphere around it produced by a scene construction algorithm (SCA). This study proposes and tests a method for estimating errors in simulated TOA BB fluxes due to the SCA. Two methods for estimating SCA‐related errors for TOA fluxes are presented. The primary one relies on computation of errors for reconstructed narrow‐band imager nadir radiances. A‐train satellite data were used to show that for constructed domains measuring (11 km) 2 , approximately the size of the EarthCARE assessment domains, with total cloud fractions > 0.2, errors for reflected BB short‐wave fluxes due to the SCA are smaller than ±4.2 and ±11.5 W m −2 for 66 and 90% of the domains, respectively. Corresponding values for outgoing long‐wave fluxes are ±1.2 and ±3.0 W m −2 . The largest and smallest errors are associated with fields of broken convective cloud and overcast stratiform cloud, respectively. The SCA was applied to simulated measurements for a (153 km) 2 field of deep convective clouds produced by a cloud‐system‐resolving model. Actual and estimated TOA BB short‐wave flux errors due to the SCA agree well and are smaller than ±22 and ±40 W m −2 for 66 and 90% of the (11 km) 2 sampled subdomains. Assuming that errors due to the SCA are purely bias errors, they were subtracted from fluxes estimated for the constructed domains. This resulted in TOA BB short‐wave flux errors smaller than ±7 and ±25 W m −2 for 66 and 90% of the sampled subdomains. This suggests that estimated errors due to the SCA should be removed directly from simulated TOA BB fluxes before executing a closure assessment.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».