Challenges in retrieving stratospheric aerosol extinction and particle size from ground-based RMR-LIDAR observations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. We report on the retrieval of stratospheric aerosol particle size and extinction coefficient profiles from multi-color backscatter measurements with the Rayleigh-Mie-Raman lidar operated at the Arctic Lidar Observatory for Middle Atmosphere Research (ALOMAR) in northern Norway. The retrievals are based on a two-step approach. In a first step the median radius of an assumed log-normal particle size distribution with fixed width is retrieved based on the color ratio formed from the measured backscatter ratios at wavelenghts of 1064 nm and 532 nm. An intrinsic ambiguity of the retrieved aerosol size information is discussed. In a second step, this particle size information is used to convert the measured lidar backscatter ratio to aerosol extinction coefficients. The retrieval is currently based on monthly-averaged lidar measurements covering the period from the year 2000 to present. A sensitivity study is presented that allows establishing an error budged for the aerosol retrievals. Assuming a log-normal aerosol particle size distribution with a geometric width of S = 1.3, median radii on the order of 100 nm are retrieved. The median radii are found to generally decrease with increasing altitude. The retrieved aerosol extinction profiles are compared to observations with various current and past satellite instruments.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».