Retrieval of temperature from a multiple channel pure rotational Raman backscatter lidar using an optimal estimation method
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. We present a new method for retrieving temperature from pure rotational Raman (PRR) lidar measurements. Our optimal estimation method (OEM) used in this study uses the full physics of PRR scattering and does not require any assumption of the form for a calibration function nor does it require fitting of calibration factors over a large range of temperatures. The only calibration required is the estimation of the ratio of the lidar constants of the two PRR channels (coupling constant) that can be evaluated at a single or multiple height bins using a simple analytic expression. The uncertainty budget of our OEM retrieval includes both statistical and systematic uncertainties, including the uncertainty in the determination of the coupling constant on the temperature. We show that the error due to calibration can be reduced significantly using our method, in particular in the upper troposphere when calibration is only possible over a limited temperature range. Some other advantages of our OEM over the traditional Raman lidar temperature retrieval algorithm include not requiring correction or gluing to the raw lidar measurements, providing a cutoff height for the temperature retrievals that specifies the height to which the retrieved profile is independent of the a priori temperature profile, and the retrieval's vertical resolution as a function of height. The new method is tested on PRR temperature measurements from the MeteoSwiss RAman Lidar for Meteorological Observations system in clear and cloudy sky conditions, compared to temperature calculated using the traditional PRR calibration formulas, and validated with coincident radiosonde temperature measurements in clear and cloudy conditions during both daytime and nighttime.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».