Toward a Better Surface Radiation Budget Analysis Over Sea Ice in the High Arctic Ocean: A Comparative Study Between Satellite, Reanalysis, and local‐scale Observations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Reanalysis datasets from atmospheric models and satellite products are often used for Arctic surface shortwave (SW) and longwave (LW) radiative budget analyses, but they suffer from limitations and require validation against local‐scale observations. These are rare in the high Arctic, especially for longer periods that include seasonal transitions. In this study, radiation and meteorological observations acquired during the Norwegian Young Sea Ice Cruise (N‐ICE2015) campaign over sea ice north of Svalbard (80–83°N, 5–25°E) from January–June 2015, cloud lidar observations from the Ice‐Atmosphere‐Ocean Observing System and the Cloud and Aerosol Lidar with Orthogonal Polarization are compared to daily and monthly satellite retrievals from the Clouds and the Earth's Radiant Energy System (CERES) and ERA‐Interim and ERA5 reanalysis. Results indicate that surface temperature is a significant driver for winter LW radiation biases in both satellite and reanalysis data, along with cloud optical depth in CERES. In May, the SW and LW downwelling irradiances are close to observations and cloud properties are well captured (except for ERA‐Interim), while SW upward irradiances are biased low due to surface albedo biases in all datasets. Net SW and LW radiation biases are comparable (∼20–30 Wm−2) but opposite in sign for ERA‐Interim and CERES in May, which allows for error compensation. Biases reduce to ±10 Wm−2 in ERA5. In June downward LW remains biased low (8–10 Wm−2) in all datasets suggesting unsettled cloud representation issues. Surface albedo always differs by more than 0.1 between datasets, leading to significant SW and total flux differences.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 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 ».