Comparing Halo Doppler lidar depolarization ratio with PollyXT
Notice bibliographique
Résumé
Depolarization ratio is highly valuable in lidar-based aerosol classification and can be used to quantify the contributions of different aerosol types to elevated layers [1]. Typically, aerosol particle depolarization ratio is determined at relatively short wavelengths of 355 nm and/or 532 nm, though some multi-wavelength case studies including 1064 nm have shown strong spectral dependency [2,3]. Here, we demonstrate that Halo Photonics Stream Line Doppler lidars can be used to retrieve aerosol particle depolarization ratio at 1.5 µm wavelength. We utilize measurements in April-May 2017 at Limassol, Cyprus to compare the Halo 1.5 µm aerosol particle depolarization ratio with Polly XT aerosol particle depolarization ratio. Recently developed post-processing [4] enables retrieving weak signals (as low as -32 dB) with the Halo Doppler lidar. At Limassol, we were able to determine particle depolarization ratio for several cases of mineral dust up to 3 km above ground. Generally, particle depolarization ratio for mineral dust at 1.5 µm appears higher than at shorter wavelengths of 355 nm and 532 nm retrieved by Polly XT. Overall, our results indicate that Halo Doppler lidars can add another wavelength at 1.5 µm to studies on the spectral dependency of aerosol depolarization ratio, at least in the lowest 2-3 km above ground. [1] Mamouri, R.-E. and Ansmann, A.: Potential of polarization/Raman lidar to separate fine dust, coarse dust, maritime, and anthropogenic aerosol profiles, Atmos. Meas. Tech., 10, 3403-3427, https://doi.org/10.5194/amt-10-3403-2017, 2017. [2] Burton, S. P., Hair, J. W., Kahnert, M., Ferrare, R. A., Hostetler, C. A., Cook, A. L., Harper, D. B., Berkoff, T. A., Seaman, S. T., Collins, J. E., Fenn, M. A. and Rogers, R. R.: Observations of the spectral dependence of linear particle depolarization ratio of aerosols using NASA Langley airborne High Spectral Resolution Lidar, Atmos. Chem. Phys., 15, 13453–13473, doi:10.5194/acp-15-13453-2015, 2015. [3] Haarig, M., Ansmann, A., Baars, H., Jimenez, C., Veselovskii, I., Engelmann, R. and Althausen, D.: Depolarization and lidar ratios at 355, 532, and 1064 nm and microphysical properties of aged tropospheric and stratospheric Canadian wildfire smoke, Atmos. Chem. Phys., 18, 11847–11861, doi:10.5194/acp-18-11847-2018, 2018. [4] Vakkari, V., Manninen, A. J., O’Connor, E. J., Schween, J. H., van Zyl, P. G. and Marinou, E.: A novel post-processing algorithm for Halo Doppler lidars, Atmos. Meas. Tech., 12(2), 839–852, doi:10.5194/amt-12-839-2019, 2019.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».