Mid-Latitude Climatologies of Mesospheric Temperature and Geophysical Temperature Variability Determined with the Rayleigh-Scatter Lidar at ALO-USU
Notice bibliographique
Résumé
From 1993-2004, 839 nights were observed with the Rayleigh-scatter lidar at Utah State Universityâs Atmospheric Lidar Observatory. They were reduced to obtain nighttime mesospheric temperatures between 45 and ~90 km, which were then combined to derive composite annual climatologies of mid-latitude temperatures and geophysical temperature variability. At 45 km, near the stratopause, there is a ~250 K temperature minimum in mid-winter and a 273 K maximum in mid-May. The variability behaves oppositely, being 7-10 K in winter and 2.5 K in summer. At 85 km, there is a 215 K temperature maximum at the end of December and a 170 K mesopause minimum in early June. In contrast, the variability is roughly constant at ~20 K. At both low and high altitudes, the temperatures change much more rapidly in spring than in fall. The transition between these opposite temperature behaviors is 65 km. Distinctive temperature structures occur in all regions. In mid-winter, between 45 and 50 km, a 6 K warm region appears, most likely from occasional sudden stratospheric warmings. Above that, a âcold valleyâ extends to 70 km, which may be related to the bottom side of intermittent inversion layers. Both regions have increased variability. Near 85 km, there is a very rapid heating event of 25 K/month in August with high variability. In October, a temperature minimum, a âcold islandâ, occurs from 78â86 km with low variability, indicating a regular feature. These USU results are compared extensively to those from other mid-latitude lidars in Canada and France.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».