The versatile Heliosat-V method for estimating downwelling surface solar irradiance from satellite imagery
Notice bibliographique
Résumé
<p>Downwelling surface solar irradiance (DSSI) is one of the Essential Climate Variables defined by the Global Climate Observing System. The knowledge of its space and time variabilities is of primary importance for different applications, including Earth sciences, agriculture and renewable solar energies. To characterize such variabilities, the retrieval of long time series and of a dense kilometric global spatial coverage is required. The Heliosat methods are developed by Mines ParisTech since the mid-1980’s to estimate DSSI from the imagery produced by geostationary meteorological satellites. A challenge today is to use imagery from different satellites, including non-geostationary. This raises a number of issues, related among others to the different viewing geometries and spectral sensitivities of the sensors. These issues motivate the evolution of the Heliosat methods toward a more flexible version: the versatile Heliosat-V method. Other difficulties, mainly of operational types, such as massive data retrieval/processing, geometric correction, radiometric cross-calibration, missing data, seamless mosaicking, etc. are out of the scope of this communication.</p><p>Heliosat-V is designed to produce estimates of DSSI that can cover a wide variety of satellite optical sensors that have at least one radiometric channel with sensitivity in the 400-1000-nm part of the electromagnetic spectrum. The method is capable of using calibrated imagery from geostationary and also non-geostationary satellites. External remote-sensed data of surface reflectance anisotropy (Ross-Li model parameters derived from the imagery of the Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS)) and atmospheric composition (ozone, water vapour and aerosol types and optical depths) from coupled meteorological and chemical transport models (Copernicus Atmospheric Monitoring Services) are used to produce fast radiative transfer simulations. Typical reflectances of cloudy scenes at the top of the atmosphere are produced via look-up tables derived from a radiative transfer model (libRadtran). They can adapt to the spectral sensitivity of the satellite channel, and to the solar and viewing geometries. This algorithm setup allows its use without past data, which were necessary for previous Heliosat methods. This is a real asset for its implementation to non-geostationary satellites.</p><p>We test the validity of the method, by comparing DSSI estimates derived from one year of Meteosat Second Generation 0° imagery, with ground-based pyranometer measurements from 10 stations of the Baseline Surface Radiation Network, on different continents and environments. Our results show root-mean square errors of 15-min averaged DSSI between 12% and 35% (71 and 133 W m<sup>-2</sup> in absolute value), similarly to existing surface irradiance products based on Heliosat-2 or Heliosat-4.</p>
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».