Intercomparisons Between Lidar and Satellite Instruments in the Middle Atmosphere
Notice bibliographique
Résumé
The comparison of ground and ship-based lidar measurements of atmospheric temperature, ozone, and wind to similar measurements made from orbiting satellites is a unique challenge. In this talk we will discuss general challenges associated with (i) determining coincidence by compensating for geographic and temporal offsets, (ii) satellite-lidar sampling errors, and (iii) comparing results made by different techniques. We will show that comparisons of absolute temperature improve when the ground based measurements are compared to a composite satellite profile, created by a weighted average of multiple profiles from one overpass, instead of comparing to the single satellite profile from the closest approach. We discuss the importance of including the variation between consecutive satellite profiles for a given overpass in addition to the given satellite instrument uncertainty when calculating the error budget of the comparisons, even when comparing to single satellite profiles. We demonstrate how comparing lidar and satellite measurements of events such as small-scale fast moving gravity waves over a particular geographic region can be affected by instrument averaging kernels. Illustrative examples we will be showing include lidar measurements made during recent instrument validation campaigns at L’Observatoire de Haute Provence (OHP, 43.93 N, 5.71 E), La Réunion (21.17 S, 55.37 E), Hohenpeißenberg Meteorological Observatory (47.80 N, 11.00 E), and onboard the French Navy Research Ship Monge as well as satellite measurements from the Microwave Limb Sounder (MLS), the Sounding of the Atmosphere by Broadband Emission Radiometry instrument (SABER), Global Ozone Monitoring by Occultation of Stars (GOMOS), and Atmospheric Dynamics Mission Aeolus (Aeolus).
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».