Satellite Measurement of Stratospheric Winds and Ozone Using Doppler Michelson Interferometry. Part II: Retrieval Method and Expected Performance
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper is about the retrieval of horizontal wind and ozone number density from measurement simulations for the Stratospheric Wind Interferometer for Transport Studies (SWIFT). This instrument relies on the concept of imaging Doppler Michelson interferometry applied to thermal infrared emission originating from the stratosphere. The instrument and measurement simulations are described in detail in the first of this series of two papers. In this second paper, a summary of the measurement simulations and a data retrieval method suited to these measurements are first presented. The inversion method consists of the maximum a posteriori solution approach with added differential regularization and, when required, iterations performed with the Gauss–Newton method. Inversion characterization and an error analysis have been performed. Retrieval noise estimates have been obtained both from derived covariance matrices and sample inversions. Retrieval noise levels for wind and ozone number density of ∼1–3 m s−1 and <1% have been obtained over the altitude range of 20–45 km with Backus–Gilbert resolving lengths of ∼1.5 km. Retrieval noise levels over the extended altitude range of 15–55 km are less than 10 m s−1 and 2%. The sensitivity to other error sources has been examined through a few sample realizations. The contributions from these other errors can be as important as or more so than retrieval noise. An error budget identifying contributing wind and ozone error levels to total errors of 5 m s−1 and 5% for altitudes of 20–45 km has been prepared relying on the retrieval errors and knowledge of the instrument design.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».