Sky Quality Meter and satellite correlation for night cloud-cover analysis at astronomical sites
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The analysis of night cloud cover is very important for astronomical observations in real time, considering a typical observation time of about 15 minutes, and to provide statistics. In this article, we use the Sky Quality Meter (SQM) for high-resolution temporal analysis of the La Silla and Asiago (Ekar Observatory) sky: 3 and 5 minutes respectively. We investigate the annual temporal evolution of the natural contributions of the sky at a site not influenced by artificial light at night (ALAN) and at one highly influenced. We also make a correlation between GOES and Aqua satellite data and ground-based SQM data to confirm the relationship between the SQM data and cloud cover. We develop an algorithm that allows the use of the SQM for night cloud detection and reach correlations with the nighttime cloud cover detected by the GOES and Aqua satellites of 97.2 per cent at La Silla and 94.6 per cent at Asiago. Our algorithm also classifies photometric (PN) and spectroscopic nights (SN). We measure 59.1 per cent PN and 21.7 per cent SN for a total percentage of clear nights of 80.8 per cent at La Silla in 2018. The respective Ekar Observatory values are 31.1 per cent PN, 24.0 per cent SN and 55.1 per cent of total clear night time. Application to the SQM network would involve the development of long-term statistics and large data forecasting models for site testing and real-time astronomical observation.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».