A simulation-experiment-based assessment of retrievals of above-cloud temperature and water vapor using a hyperspectral infrared sounder
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Measuring atmospheric conditions above convective storms using spaceborne instruments is challenging. The operational retrieval framework of current hyperspectral infrared sounders adopts a cloud-clearing scheme that is unreliable in overcast conditions. To overcome this issue, previous studies have developed an optimal estimation method that retrieves the temperature and humidity above high thick clouds by assuming a slab of cloud. In this study, we find that variations in the effective radius and density of cloud ice near the tops of convective clouds lead to non-negligible spectral uncertainties in simulated infrared radiance spectra. These uncertainties cannot be fully eliminated by the slab-cloud assumption. To address this problem, a synergistic retrieval method is developed here. This method retrieves temperature, water vapor, and cloud properties simultaneously by incorporating observations from active sensors in synergy with infrared radiance spectra. A simulation experiment is conducted to evaluate the performance of different retrieval strategies using synthetic radiance data from the Atmospheric Infrared Sounder (AIRS) and cloud data from CloudSat/CALIPSO. In this experiment, we simulate infrared radiance spectra from convective storms through a combination of a numerical weather prediction model and a radiative transfer model. The simulation experiment shows that the synergistic method is advantageous, as it shows high retrieval sensitivity to the temperature and ice water content near the cloud top. The synergistic method more than halves the root-mean-square errors in temperature and column integrated water vapor compared to prior knowledge based on the climatology. It can also improve the quantification of the ice water content and effective radius compared to prior knowledge based on retrievals from active sensors. Our results suggest that existing infrared hyperspectral sounders can detect the spatial distributions of temperature and humidity anomalies above convective storms.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».