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Enregistrement W2527337019 · doi:10.5194/acp-16-15689-2016

Airborne observations of far-infrared upwelling radiance in the Arctic

2016· article· en· W2527337019 sur OpenAlexafffund
Quentin Libois, Liviu Ivănescu, Jean‐Pierre Blanchet, Hannes Schulz, Heiko Bozem, W. R. Leaitch, Julia Burkart, Jonathan P. D. Abbatt, Andreas Herber, Amir A. Aliabadi, Éric Girard

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric aerosols and clouds
Établissements canadiensUniversity of TorontoEnvironment and Climate Change CanadaUniversity of GuelphUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesCanadian Space AgencyMax-Planck-Institut für ChemieEnvironment and Climate Change CanadaEurostarsUniversity of TorontoNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversité de Sherbrooke
Mots-clésRadianceEnvironmental scienceArcticRadiative transferRemote sensingAtmospheric sciencesAtmospheric radiative transfer codesRadiometryEarth's energy budgetAtmosphere (unit)RadiometerIrradianceLiquid water pathMeteorologyRadiationGeologyPhysicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. The first airborne measurements of the Far-InfraRed Radiometer (FIRR) were performed in April 2015 during the panarctic NETCARE campaign. Vertical profiles of spectral upwelling radiance in the range 8–50 µm were measured in clear and cloudy conditions from the surface up to 6 km. The clear sky profiles highlight the strong dependence of radiative fluxes to the temperature inversion typical of the Arctic. Measurements acquired for total column water vapour from 1.5 to 10.5 mm also underline the sensitivity of the far-infrared greenhouse effect to specific humidity. The cloudy cases show that optically thin ice clouds increase the cooling rate of the atmosphere, making them important pieces of the Arctic energy balance. One such cloud exhibited a very complex spatial structure, characterized by large horizontal heterogeneities at the kilometre scale. This emphasizes the difficulty of obtaining representative cloud observations with airborne measurements but also points out how challenging it is to model polar clouds radiative effects. These radiance measurements were successfully compared to simulations, suggesting that state-of-the-art radiative transfer models are suited to study the cold and dry Arctic atmosphere. Although FIRR in situ performances compare well to its laboratory performances, complementary simulations show that upgrading the FIRR radiometric resolution would greatly increase its sensitivity to atmospheric and cloud properties. Improved instrument temperature stability in flight and expected technological progress should help meet this objective. The campaign overall highlights the potential for airborne far-infrared radiometry and constitutes a relevant reference for future similar studies dedicated to the Arctic and for the development of spaceborne instruments.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,190 · 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

Citations7
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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