Functional derivatives applied to error propagation of uncertainties in topography to large-aperture scintillometer-derived heat fluxes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Scintillometer measurements allow for estimations of the refractive index structure parameter Cn2 over large areas in the atmospheric surface layer. Turbulent fluxes of heat and momentum are inferred through coupled sets of equations derived from the Monin–Obukhov similarity hypothesis. One-dimensional sensitivity functions have been produced that relate the sensitivity of heat fluxes to uncertainties in single values of beam height over flat terrain. However, real field sites include variable topography. We develop here, using functional derivatives, the first analysis of the sensitivity of scintillometer-derived sensible heat fluxes to uncertainties in spatially distributed topographic measurements. Sensitivity is shown to be concentrated in areas near the center of the beam path and where the underlying topography is closest to the beam height. Relative uncertainty contributions to the sensible heat flux from uncertainties in topography can reach 20% of the heat flux in some cases. Uncertainty may be greatly reduced by focusing accurate topographic measurements in these specific areas. A new two-dimensional variable terrain sensitivity function is developed for quantitative error analysis. This function is compared with the previous one-dimensional sensitivity function for the same measurement strategy over flat terrain. Additionally, a new method of solution to the set of coupled equations is produced that eliminates computational error.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».