Multiple scattering identification in spaceborne W-band radar measurements of deep convective cores
Notice bibliographique
Résumé
[1] CloudSat observations have indicated that multiple scattering affects 94 GHz spaceborne radar observations. The ESA EarthCARE explorer mission scheduled to launch in 2015 features also a spaceborne 94-GHz radar with Doppler capability for providing a global data set of convective motions and particle sedimentation rates. Vertical velocity measurements will be collected in all cloud conditions, including deep convection where multiple-scattering is expected to contaminate the signal. Thus, before the spaceborne Doppler radars are used for science application, it is imperative to develop a method to identify radar range gates contaminated by multiple scattering contributions. Based on simulations, a criterion to identify the onset of multiple scattering is presented in this paper; the cumulative integrated reflectivity from the top of the atmosphere is a proxy of the multiple scattering enhancement and can be confidently used to detect the onset of multiple scattering. Analysis of a limited (two months) CloudSat data set reveals that, for deep tropical convective cores, the onset of significant multiple scattering typically occurs in the region between 9–10 km and more than 35% of the range bins above the freezing level height and with reflectivity above −20 dBZ are not affected by multiple scattering. This assessment offers a conservative upper limit for EarthCARE 94-GHz radar multiple scattering effects due to the narrower field of view of the Doppler radar compared to CloudSat's radar. Identification of multiple scattering contamination in the CloudSat and EarthCARE radar observations facilitates the following objectives: (1) to constrain the region of validity of currently developed CloudSat products based on single scattering theory (e.g. 2B-CWC-RO, 2B-CWC-RVOD) and (2) to filter out multiple scattering affected range bins in any analysis aimed at the assessment of the feasibility and of the accuracy of the EarthCARE Doppler estimates within deep convective cores.
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 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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».