Aerosol classification using sun photometer and lidar data within a machine learning algorithm-a possible nowcasting application
Notice bibliographique
Résumé
The Met Office operates a ground based operational network of nine polarisation Raman lidars (aerosol profiling instruments) and sun photometers (column integrated information). An aerosol classification scheme using supervised machine learning has been developed. The concept of Mahalanobis (~normalized) distance to identify the aerosol type from individual Aerosol Robotic Network (AERONET) measurements including Extinction Angstrom Exponent, Absorption Angstrom Exponent, Single Scattering Albedo and Index of refraction is used for a subset of AERONET stations around the globe of known main aerosol types (training set). The aerosol types include maritime, urban industrial, biomass burning and dust. We build a predictive model from this training set using K nearest neighbour machine learning algorithms. The relation of particle polarisation ratio and lidar ratio from the Raman lidar is used as a sanity check. We apply the model to 3- 4 years of AERONET and profiling data across the UK, with instruments evenly distributed across the country, from Camborne in Cornwall to Lerwick in the Shetland Islands. We are showing more detailed data of a dust event in May 2016, dust/biomass burning aerosol mix from October 2017 (hurricane Ophelia) and more recent aerosol transported from the Canadian wild fires in September 2020. AERONET Level 2.0 data is compared to level 1.5 in order to determine the implications for the aerosol classification. Level 1.5 data are cloud-screened, but not quality assured and may not have the final calibration applied. Level 2.0 data have pre- and post-field calibration applied, are cloud-screened, and quality-assured data. As level 2.0 data is usually only available after 1-2 years (after a new calibration has been performed), it is important to understand the usefulness of more readily available level 1.5 (cloud screened) data. The aim is to build a real time aerosol classification application that can be used in Nowcasting.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».