Ceilometer observations of Vancouver's urban boundary layer : validation and mixed-layer height estimation
Notice bibliographique
Résumé
A mini-lidar system, Vaisala's CL31 ceilometer, was installed within a suburban area of Vancouver, BC, for the purpose of making continuous observations of the boundary layer over a period of 11 months. Initial validation of the ceilometer for use in boundary layer observations was undertaken. This involved the comparison of ceilometer data with eight months of ground-level particulate matter measurements, as well as with 16 vertical profiles of particulate matter and meteorological data. Once a variety of persistent noise structures within the data were accounted for, it was found that the ceilometer data showed good agreement with the particulate matter data, suggesting its usefulness for assessing air-quality throughout the bottom 1km of the atmosphere. Additionally, two algorithms were developed in order to estimate the height of the convective boundary layer, or the mixed-layer height, from the ceilometer data. One involved the fitting of an ideal-profile to the measured data, while the other involved the location of a minimum-gradient in the backscatter profile. The performance of these two techniques were assessed and compared, and it was found that the ideal-profile method was the more robust of the two. Finally, mixed-layer heights were estimated for fair weather, convectively active days. In order to isolate such conditions, an automatic flagging algorithm was developed. However, additional manual assessment was needed to avoided unsuitable conditions. Mixed-layer heights were estimated for 19 days over an 11 month period. the estimates presented here were found to agree with previous observations. Daily maximum mixed-layer heights ranged from 650m in July to 350m in December, indicating that the height of the convective boundary layer within Vancouver is significantly suppressed due to the city's coastal location.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».