Applying the Optimal Estimation Method for Retrieving Rayleigh-Scatter Lidar Temperatures in the Mesosphere
Notice bibliographique
Résumé
The Rayleigh-scatter lidar (RSL) system at the Atmospheric Lidar Observatory at Utah State University (ALO-USU) provided a rich database of absolute temperatures throughout the mesosphere from 45 km to above 90 km between 1993 and 2004. Recently, a new method for retrieving absolute temperatures from RSL observations has been developed by a group at the University of Western Ontario (UWO), Canada. The Optimal Estimation Method (OEM) uses machine learning to minimize a cost function by optimizing the temperature parameter in a forward model, in our case the lidar equation, to RSL data. This optimization provides some benefits over the existing method through a robust uncertainty budget and a quantitative determination of the cut-off altitude, or the topmost altitude in the temperature profile. Using this method also provides a slight increase in the top observable altitude and does not have a large dependence on the initial temperature. The OEM procedure was converted from MATLAB, which is used by the UWO group, into Python, which is used at ALO-USU. The temperatures were then reduced using the OEM from observations made between 1993 and 2004. Initial results obtained using the Python version of OEM were compared with those using MATLAB showing good agreement. More observations from ALO-USU were then reduced using OEM and compared with the original reduction method. The results show good agreement between the two methods until higher altitudes. These differences can be attributed to dependence on initial conditions in the original method or over-constraining from overestimating the altitude range to be used in the OEM retrieval. At higher altitudes, however, the temperatures tend to agree within the given uncertainties. Further work with this method is being done to generate a temperature climatology using ALO-USU observations and developing a method to retrieve absolute neutral densities using a modification of the forward model in the OEM.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».