Rain effects on the hurricane observations over the ocean by C‐band Synthetic Aperture Radar
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A composite radar scattering model composed of the atmosphere radiative transfer model, and the ocean surface Bragg wave theory is developed to analyze the impact of hurricane rain on the normalized radar‐backscatter cross section (NRCS) measured in the VV and cross‐polarized C‐band Synthetic Aperture Radar (SAR) channels. The model results are validated against SAR and SFMR measured wind speeds and rain rates for two hurricane cases. The contribution of rain to the NRCS is backscatter from two parts: the atmosphere column and the ocean surface. In the atmosphere, microwave attenuation and the rain‐induced volume backscattering are simulated by the model. We find that the impact of raindrops in the atmosphere is almost negligible for the VV polarization, but important for the cross polarization. On the ocean surface, comparisons between our model and other existing models without rain lead to the conclusion that the VV polarization NRCS can be simulated reasonably well without considering the non‐Bragg scattering mechanisms. Similar to the wave breaking mechanism, the microwave diffraction on the craters, crowns, and stalks, produced by rain drops, is also negligible for VV polarization. However, the non‐Bragg scattering is important for the cross‐polarized NRCS simulations. Finally, we performed simulations to understand the VV‐polarized NRCS behavior under different wind speeds at various rain rates.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».