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Enregistrement W2765918963 · doi:10.1175/jas-d-17-0104.1

A New Radiative Transfer Method for Solar Radiation in a Vertically Internally Inhomogeneous Medium

2017· article· en· W2765918963 sur OpenAlexaff
Feng Zhang, Yan Jia-Ren, Jiangnan Li, Kun Wu, Hironobu Iwabuchi, Yi‐Ning Shi

Notice bibliographique

RevueJournal of the Atmospheric Sciences · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric aerosols and clouds
Établissements canadiensUniversity of VictoriaEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of SciencePriority Academic Program Development of Jiangsu Higher Education InstitutionsGovernment of Jiangsu ProvinceNatural Science Foundation of Jiangsu ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésRadiative transferAbsorption (acoustics)Computational physicsWavelengthOpticsRadiationReflection (computer programming)ScatteringAtmospheric radiative transfer codesOptical depthMaterials scienceSnowPhysicsAerosolMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The problem of solar spectral radiation is considered in a layer-based model, with scattering and absorption parallel to the plane for each medium (cloud, ocean, or aerosol layer) and optical properties assumed to be vertically inhomogeneous. A new radiative transfer (RT) method is proposed to deal with the variation of vertically inhomogeneous optical properties in the layers of a model for solar spectral radiation. This method uses the standard perturbation method to include the vertically inhomogeneous RT effects of cloud and snow. The accuracy of the new inhomogeneous RT solution is investigated systematically for both an idealized medium and realistic media of cloud and snow. For the idealized medium, the relative errors in reflection and absorption calculated by applying the homogeneous solution increase with optical depth and can exceed 20%. However, the relative errors when applying the inhomogeneous RT solution are limited to 4% in most cases. Observations show that stratocumulus clouds are vertically inhomogeneous. In the spectral band of 0.25–0.69 μm, the relative error in absorption with the inhomogeneous solution is 1.4% at most, but that with the homogeneous solution can be up to 7.4%. The effective radius of snow varies vertically. In the spectral band of 0.25–0.69 μm, the relative error in absorption with the homogeneous solution can be as much as 72% but is reduced to less than 40% by using the inhomogeneous solution. At the spectral wavelength of 0.94 μm, the results for reflection and absorption with the inhomogeneous solution are also more accurate than those with the homogeneous solution.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,271 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations32
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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