Representativity of cloud‐profiling radar observations for data assimilation in numerical weather prediction
Notice bibliographique
Résumé
Abstract An algorithm is presented that aims to enhance the use of satellite‐based cloud‐profiling radar (CPR) data for the purpose of NWP data assimilation. It resembles the EarthCARE mission's scene construction algorithm: off‐nadir passive radiances get spectrally matched with nadir passive radiances, and the latter's collocated CPR profile gets replicated at the former's location. This process gets repeated until all passive pixels that cover an NWP domain D have a proxy column of CPR data. Only domain‐averaged profiles of CPR reflectivity ⟨ZdB⟩ and cloud fraction Ac are sought after for NWP domains measuring, nominally, 25 × 25 km. If CPR measurements intersect D, then in addition to using just the intersecting values to represent ⟨ZdB⟩ and Ac, the full array of proxy values get used. This is referred to as local estimation. If, however, CPR measurements do not intersect D, but are not too distant, this is referred to as non‐local estimation; estimates of ⟨ZdB⟩ and Ac rest entirely on proxies. Current and planned satellite‐based CPRs have nadir‐pointing narrow fields‐of‐view, so it is difficult to see how to verify the algorithm with anything other than synthetic observations. Thus, it was assessed here with simulated cloudy atmospheres and 2D and 3D distributions of associated passive radiances and CPR reflectivities. In general terms, for local domains the algorithm performs slightly better than simply averaging intersecting CPR profiles. This at least demonstrates that the proxies are not detrimental. For non‐local domains, where there are no intersecting measurements to average, the algorithm appears to perform well enough to include two or three 25 × 25 km NWP domains either side of sequences of local domains.
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».