Lidar temperature series in the middle atmosphere as a reference data set – Part 1: Improved retrievals and a 20-year cross-validation of two co-located French lidars
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The objective of this paper and its companion (Wing et al., 2018) is to show that ground-based lidar temperatures are a stable, accurate, and precise data set for use in validating satellite temperatures at high vertical resolution. Long-term lidar observations of the middle atmosphere have been conducted at the Observatoire de Haute-Provence (OHP), located in southern France (43.93∘ N, 5.71∘ E), since 1978. Making use of 20 years of high-quality co-located lidar measurements, we have shown that lidar temperatures calculated using the Rayleigh technique at 532 nm are statistically identical to lidar temperatures calculated from the non-absorbing 355 nm channel of a differential absorption lidar (DIAL) system. This result is of interest to members of the Network for the Detection of Atmospheric Composition Change (NDACC) ozone lidar community seeking to produce validated temperature products. Additionally, we have addressed previously published concerns of lidar–satellite relative warm bias in comparisons of upper-mesospheric and lower-thermospheric (UMLT) temperature profiles. We detail a data treatment algorithm which minimizes known errors due to data selection procedures, a priori choices, and initialization parameters inherent in the lidar retrieval. Our algorithm results in a median cooling of the lidar-calculated absolute temperature profile by 20 K at 90 km altitude with respect to the standard OHP NDACC lidar temperature algorithm. The confidence engendered by the long-term cross-validation of two independent lidars and the improved lidar temperature data set is exploited in Wing et al. (2018) for use in multi-year satellite validations.
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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 | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».