Operational Monitoring of Weather Radar Receiving Chain Using the Sun
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A method for operational monitoring of a weather radar receiving chain, including the antenna gain and the receiver, is presented. The “online” method is entirely based on the analysis of sun signals in the polar volume data produced during operational scanning of weather radars. The method is an extension of that for determining the weather radar antenna pointing at low elevations using sun signals, and it is suited for routine application. The solar flux from the online method agrees very well with that obtained from “offline” sun tracking experiments at two weather radar sites. Furthermore, the retrieved sun flux is compared with data from the Dominion Radio Astrophysical Observatory (DRAO) in Canada. Small biases in the sun flux data from the Dutch and Finnish radars (between −0.93 and +0.47 dB) are found. The low standard deviations of these sun flux data against those from DRAO (0.14–0.20 dB) demonstrate the stability of the weather radar receiving chains and of the sun-based online monitoring. Results from a daily analysis of the sun signals in online radar data can be used for monitoring the alignment of the radar antenna and the stability of the radar receiver system. By comparison with the observations from a sun flux monitoring station, even the calibration of the receiving chain can be checked. The method presented in this paper has great potential for routine monitoring of weather radars in national and international networks.
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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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».