Improving Space Based Snowfall Rate Retrievals with Refined Considerations of Snow Microstructure
Notice bibliographique
Résumé
first_page settings Order Article Reprints Font Type: Arial Georgia Verdana Font Size: Aa Aa Aa Line Spacing: Column Width: Background: Open AccessAbstract Improving Space Based Snowfall Rate Retrievals with Refined Considerations of Snow Microstructure † by Farrukh Chishtie 1,*, David Hudak 2 and Peter Rodriguez 2 1 Asian Disaster Preparedness Center, SERVIR-Mekong, Bangkok 10400, Thailand 2 Cloud Physics and Extreme Weather Research, Environment and Climate Change Canada, King City, ON M3H 5T4, Canada * Author to whom correspondence should be addressed. † Presented at Symmetry 2017—The First International Conference on Symmetry, Barcelona, Spain, 16–18 October 2017. Proceedings 2018, 2(1), 3; https://doi.org/10.3390/proceedings2010003 Published: 5 January 2018 (This article belongs to the Proceedings of The First International Conference on Symmetry) Download Download PDF Download PDF with Cover Download XML Versions Notes Launched in 2014 as a joint mission by the Japanese Aerospace Exploration Agency (JAXA) and the National Aeronautics and Space Administration (NASA), a key goal of the Global Precipitation Mission (GPM) is to quantify when, where, and how much it rains or snows around the world. In contrast to rainfall measurements, whereby scattering theory works considerably better with the assumption of spherically symmetric hydrometeors, snowfall retrievals are complicated by the microstructure of the snowflakes. Though symmetric in many cases, snowflakes also possess complex shapes which makes microwave scattering and related snowfall rate retrievals relatively less accurate. In this poster presentation, the present GPM retrieval algorithm is presented which is contrasted with ground measurements conducted in the OLYMPEX ground validation experiment over the Olympic Mountains in the US in the winter of 2015–2016. This experiment is presented in detail and preliminary results show less than desirable accuracy when comparing GPM measurements with measured reflectivity on the ground. Given these considerations, this poster provides an overview of present approaches to improve these retrievals which include special and generalized considerations of the Rayleigh-Gans approximation. It is surmised that better considerations of snow microstructure have the potential of improving snowfall retrieval from space based sensors such as the GPM. © 2018 by the authors. Licensee MDPI, Basel, Switzerland. This article is an open access article distributed under the terms and conditions of the Creative Commons Attribution (CC BY) license (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Share and Cite MDPI and ACS Style Chishtie, F.; Hudak, D.; Rodriguez, P. Improving Space Based Snowfall Rate Retrievals with Refined Considerations of Snow Microstructure. Proceedings 2018, 2, 3. https://doi.org/10.3390/proceedings2010003 AMA Style Chishtie F, Hudak D, Rodriguez P. Improving Space Based Snowfall Rate Retrievals with Refined Considerations of Snow Microstructure. Proceedings. 2018; 2(1):3. https://doi.org/10.3390/proceedings2010003 Chicago/Turabian Style Chishtie, Farrukh, David Hudak, and Peter Rodriguez. 2018. "Improving Space Based Snowfall Rate Retrievals with Refined Considerations of Snow Microstructure" Proceedings 2, no. 1: 3. https://doi.org/10.3390/proceedings2010003 Find Other Styles Note that from the first issue of 2016, MDPI journals use article numbers instead of page numbers. See further details here. Article Metrics No No Article Access Statistics Multiple requests from the same IP address are counted as one view.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».