Multi-Layered Cloud Distribution Over Tropical Station Using Radiosonde Humidity Observations and CloudSat Measurements
Notice bibliographique
Résumé
Owing to its importance of role played by multi-layered clouds in climate of earth’s atmosphere, a decadal observation (January, 2000 to December, 2009) from India Meteorological Department, Trivandrum regular radiosonde (00 & 12 UTC) ascents and CloudSat observations were used to study the distribution of multi-layered cloud formation at this location. Both the ground and space based observations at Trivandrum locations shows the more or less same percentage of occurrence of single-, double-, three-, four- and five-layered clouds. The important findings are: Radiosonde derived cloud ‐free cases and one to five cloud layers account for 30.63%, 42.51%, 19.76%, 5.85%, 1.08%, and 0.16% all cases, respectively, whereas CloudSat shows 47.17%, 24.74%, 6.41%, 1.81%, 0.13% of the total samples, respectively. In general, the thickness of cloud layers does not change much from summer to winter. However, the occurrences of multi-layered clouds are more frequent in the summer. Further, keeping the CloudSat limitations in view, an attempt is made to evaluate the CloudSat observations using radiosonde measurements and which has the great potential for studying the multi-layered cloud structures over the globe and important in climate point of view.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».