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Enregistrement W2162615883 · doi:10.1002/qj.938

On the feasibility of a fast forward model for Doppler interferometry in the infrared

2011· article· en· W2162615883 sur OpenAlexaffabout
D. S. Turner, Yves Rochon

Notice bibliographique

RevueQuarterly Journal of the Royal Meteorological Society · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric Ozone and Climate
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMichelson interferometerRadiative transferStratosphereAtmospheric soundingAtmospheric radiative transfer codesRemote sensingEnvironmental scienceDoppler effectLongwaveInterferometryAtmospheric modelMeteorologyPhysicsOpticsGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A fast forward radiative transfer model to compute the emitted limb radiances for use in recovering line‐of‐sight Doppler winds from thermal line emission has been developed and evaluated. This study was formulated around the Stratospheric Wind Interferometer for Transport Studies (SWIFT) instrument—a limb imaging, field widened, phase‐stepping Michelson interferometer. The fast forward model is required to simulate a four‐point interferogram from which line‐of‐sight winds may be computed. The model, RT‐SWIFT (Radiative Transfer for SWIFT), is part of an effort to develop the capability of providing simultaneous measurements of horizontal wind velocity vectors and ozone concentration in the stratosphere for improving our understanding of global stratospheric dynamics and for studies in ozone transport. Based in part on RT‐MIPAS (Radiative Transfer for the Michelson Interferometer for Passive Atmospheric Sounding), RT‐SWIFT uses a linear regression algorithm to parametrize the effective layer optical depths and can simulate the effect of variable ozone, nitrous oxide, water vapour and atmospheric winds. Trace gases are included as fixed climatological profiles. The model development involved the selection of two suitable databases consisting of appropriate atmospheric absorber and wind profiles, and the accurate line‐by‐line modelling of their transmittances; one for generating regression coefficients and one consisting of simulated measurements for independent evaluation. The development also required selecting suitable predictors for the absorbers, winds and viewing geometry. One‐dimensional inversion results using RT‐SWIFT with simulated measurements indicate that the model leads to wind and ozone error levels of about 3 to 5 m s−1 and 3 to 15% respectively for altitudes above ∼24 km. While further investment in model development and optimization is warranted, this demonstration study indicates that a sufficiently accurate fast forward model for near real‐time assimilation, and inversion, of horizontal Doppler wind measurements from thermal line emission is feasible. © 2011 Crown in the right of Canada. Published by John Wiley & Sons Ltd.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,059
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,193 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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