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Enregistrement W2396769068 · doi:10.5194/acp-16-12753-2016

Temporal and spectral cloud screening of polar winter aerosol optical depth(AOD): impact of homogeneous and inhomogeneous clouds and crystal layers onclimatological-scale AODs

2016· article· en· W2396769068 sur OpenAlexafffundabout
Norman T. O’Neill, Konstantin Baibakov, Sareh Hesaraki, Liviu Ivănescu, Randall V. Martin, Chris Perro, Jai Prakash Chaubey, Andreas Herber, T. J. Duck

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric aerosols and clouds
Établissements canadiensDalhousie UniversityNational Research Council CanadaUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAerosolLidarEnvironmental scienceAtmospheric sciencesHomogeneousPolarMode (computer interface)Remote sensingClimatologyMeteorologyGeologyGeographyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. We compared star-photometry-derived, polar winter aerosol optical depths (AODs), acquired at Eureka, Nunavut, Canada, and Ny-Ålesund, Svalbard, with GEOS-Chem (GC) simulations as well as ground-based lidar and CALIOP (Cloud-Aerosol Lidar with Orthogonal Polarization) retrievals over a sampling period of two polar winters. The results indicate significant cloud and/or low-altitude ice crystal (LIC) contamination which is only partially corrected using temporal cloud screening. Spatially homogeneous clouds and LICs that remain after temporal cloud screening represent an inevitable systematic error in the estimation of AOD: this error was estimated to vary from 78 to 210 % at Eureka and from 2 to 157 % at Ny-Ålesund. Lidar analysis indicated that LICs appeared to have a disproportionately large influence on the homogeneous coarse-mode optical depths that escape temporal cloud screening. In principle, spectral cloud screening (to yield fine-mode or submicron AODs) reduces pre-cloud-screened AODs to the aerosol contribution if one assumes that coarse-mode (super-micron) aerosols are a minor part of the AOD. Large, low-frequency differences between these retrieved values and their GC analogue appeared to be often linked to strong, spatially extensive planetary boundary layer events whose presence at either site was inferred from CALIOP profiles. These events were either not captured or significantly underestimated by the GC simulations. High-frequency AOD variations of GC fine-mode aerosols at Ny-Ålesund were attributed to sea salt, while low-frequency GC variations at Eureka and Ny-Ålesund were attributable to sulfates. CALIOP profiles and AODs were invaluable as spatial and temporal redundancy support (or, alternatively, as insightful points of contention) for star photometry retrievals and GC estimates of AOD.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,868

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,216 · 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 tête enseignante, 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

Citations19
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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