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Enregistrement W2344337572 · doi:10.5194/acp-16-12587-2016

The relationship between polar mesospheric clouds and their background atmosphere as observed by Odin-SMR and Odin-OSIRIS

2016· article· en· W2344337572 sur OpenAlexfundno aff
Ole Martin Christensen, S. Benze, Patrick Eriksson, J. Gumbel, Linda Megner, D. Murtagh

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueIonosphere and magnetosphere dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesTekesCentre National d’Etudes SpatialesCanadian Space AgencySwedish National Space AgencyEuropean Space Agency
Mots-clésSublimation (psychology)Atmospheric sciencesPolarOsirisAtmosphere (unit)Ice cloudSupersaturationEnvironmental scienceSatelliteClimatologyMeteorologyPhysicsGeologyThermodynamicsAstronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. In this study the properties of polar mesospheric clouds (PMCs) and the background atmosphere in which they exist are studied using measurements from two instruments, OSIRIS and SMR, on board the Odin satellite. The data comes from a set of tomographic measurements conducted by the satellite during 2010 and 2011. The expected ice mass density and cloud frequency for conditions of thermodynamic equilibrium, calculated using the temperature and water vapour as measured by SMR, are compared to the ice mass density and cloud frequency as measured by OSIRIS. We find that assuming thermodynamic equilibrium reproduces the seasonal, latitudinal and vertical variations in ice mass density and cloud frequency, but with a high bias of a factor of 2 in ice mass density. To investigate this bias, we use a simple ice particle growth model to estimate the time it would take for the observed clouds to sublimate completely and the time it takes for these clouds to reform. We find a difference in the median sublimation time (1.8 h) and the reformation time (3.2 h) at peak cloud altitudes (82–84 km). This difference implies that temperature variations on these timescales have a tendency to reduce the ice content of the clouds, possibly explaining the high bias of the equilibrium model. Finally, we detect and are, for the first time, able to positively identify cloud features with horizontal scales of 100 to 300 km extending far below the region of supersaturation ( > 2 km). Using the growth model, we conclude these features cannot be explained by sedimentation alone and suggest that these events may be an indication of strong vertical transport.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,206 · 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'étudeObservationnel
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

Citations24
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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