ERRORS IN THE RADAR CALIBRATION BY GAGE, DISDROMETER, AND POLARIMETRY: THEORETICAL LIMIT AND APPLICATION TO OPERATIONAL RADAR.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A long time record of drop size distributions (DSDs) is used to evaluate the effect of the DSD variability on the accuracy of radar calibratin by a) comparison with a rain gage on a daily basis and b) with polarimetric information. A calibration of reflectivity can be done if a disdrometer is available. Good correlations between radar and disdrometric reflectivities indicate that this could be an excellent way of calibrating radar on a daily basis. The information from operational S-band polarimetric radar is also used for calibration. The sensitivity of a polarimetric calibration with respect to the drop deformation is tested. Furthermore, the consistency in the disdrometric and polarimetric calibration suggests that the use of both calibrations allows to estimate the mean drop deformation. Key Words: Radar calibration, rain gage, disdrometer, operational polarimetric radar, drop size distributions (DSD), drop deformation Introduction When considering radar calibration there are several areas of interest. The stability of the electronic equipment is a concern in its own right. Possible effects of radome on the measurements are a problem that could depend on the state of the radome, whether dry, wet, or with rain streaks. In hydrological applications calibration of the radar may imply some adjustment with ground truth. The differences between the radar measurements and precipitation intensity at the ground may be caused by the height of the radar measurement coupled with the vertical profile of reflectivity, contamination by non-meteorological target, etc (Wilson and Brandes 1979; Zawadzki 1984). The transformation of radar reflectivity into rain rate is another source of discrepancy. Instead of adjusting radar information with ground truth, the radar calibration with radar data themselves is another possibility that can provide an independent monitoring of the performance of system. Due to its inherent characteristics, the specific differential phase shift
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».