Lidar data remote sensing of aerosols and anisotropic space-time generalizations of Corrsin-Obukov and Kolmogorov laws
Notice bibliographique
Résumé
In this paper we concentrate on the space-time behaviour of atmospheric passive scalars. We first recall that – although the full ( , , ,)x y z t turbulent processes respect an anisotropic scale invariance, that due to advection, the generator will generally not be a diagonal matrix. This implies that the scaling of (1D) temporal series will generally involve three exponents in real space: 1/3, , 3/5; for spectra τβ = 5/3, 2, 11/5 with the first and last corresponding to domination by advection (horizontal and vertical respectively), and the middle to pure temporal development. We survey the literature and find that almost all the empirical results indeed have τβ in the range 5/3 or 2 (the 11/5 value requires apparently unrealistic vertical winds). We then use state-of-the-art vertically pointing lidar data of backscatter ratios from both aerosols and cirrus clouds yielding several ( ,)z t vertical space- time cross-sections with resolution of 3.75 m in the vertical, 0.5 s-30 s in time and spanning 3-4 orders of magnitude in temporal scale. We first tested the predictions of the anisotropic, multifractal extension of the Corrsin-Obukhov law in the vertical and in time separately finding that the cirrus and aerosols both followed the theoretical (anisotropic) scalings accurately; most (but not all) of the cases showed a dominance by the horizontal
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».