A Global Climatology of Outgoing Longwave Spectral Cloud Radiative Effect and Associated Effective Cloud Properties
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Longwave (LW) spectral flux and cloud radiative effect (CRE) are important for understanding the earth’s radiation budget and cloud–radiation interaction. Here, the authors extend their previous algorithms to collocated Atmospheric Infrared Sounder (AIRS) and Cloud and the Earth’s Radiant Energy System (CERES) observations over the entire globe and show that the algorithms yield consistently good performances for measurements over both land and ocean. As a result, the authors are able to derive spectral flux and CRE at 10-cm−1 intervals over the entire LW spectrum from all currently available collocated AIRS and CERES observations. Using this multiyear dataset, they delineate the climatology of spectral CRE, including the far IR, over the entire globe as well as in different climate zones. Furthermore, the authors define two quantities, IR-effective cloud-top height (CTHeff) and cloud amount (CAeff), based on the monthly-mean spectral (or band by band) CRE. Comparisons with cloud fields retrieved by the CERES–Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) algorithm indicate that, under many circumstances, the CTHeff and CAeff can be related to the physical retrievals of CTH and CA and thus can enhance understandings of model deficiencies in LW radiation budgets and cloud fields. Using simulations from the GFDL global atmosphere model, version 2 (AM2); NASA’s Goddard Earth Observing System, version 5 (GEOS-5); and Environment Canada’s Canadian Centre for Climate Modelling and Analysis (CCCma) Fourth Generation Canadian Atmospheric General Circulation Model (CanAM4) as case studies, the authors further demonstrate the merits of the CTHeff and CAeff concepts in providing insights on global climate model evaluations that cannot be obtained solely from broadband LW flux and CRE comparisons.
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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) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 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 ».