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Enregistrement W3206449264 · doi:10.1364/ais.2021.jw4d.2

Dense profiling of UTLS water vapour from low earth orbit using spatial heterodyne spectroscopy: Practical considerations, challenges and solutions

2021· article· en· W3206449264 sur OpenAlexaff
Jeffery Langille, Adam Bourassa, D. A. Degenstein, B. H. Solheim, Simon Paradis, Stephane Lantange, Martin Larouche

Notice bibliographique

RevueOSA Optical Sensors and Sensing Congress 2021 (AIS, FTS, HISE, SENSORS, ES) · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric Ozone and Climate
Établissements canadiensABB (Canada)University of SaskatchewanUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWater vaporTroposphereStratosphereRemote sensingMicrowave Limb SounderSpectrometerImage resolutionSpectral resolutionEnvironmental scienceTemporal resolutionOpticsSpectroscopyGrismGeologySpectral linePhysicsMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Spatial Heterodyne Observations of Water instrument (SHOW) is a limb imaging instrument that is being developed to provide accurate, dense, high vertical resolution measurements of water vapour in the upper troposphere and lower stratosphere. SHOW utilizes a field widened spatial heterodyne spectrometer operating in the limb viewing configuration to observe limb scattered sunlight in a small ~3 nm spectral window centered near 1365 nm. Vertically resolved images of the limb absorption spectrum are obtained with each frame that are inverted using non-linear optimal estimation to extract the vertical distribution of water vapour. The large throughput and high spectral resolution (0.02 nm unapodized) provided by the field widened SHS allows vertical profiles with a target vertical resolution of < 500 m to be obtained with rapid along track sampling (~50 km below 20 km and between 100 km – 300 km above 20 km) from a low earth orbit satellite. In this paper, we present the SHOW measurement concept and examine the practical considerations that influence design tradeoffs. We discuss the challenges and solutions that have been identified to optimize the instrument configuration and present an end-to-end simulation of the level 0 measurements, calibrations and level 2 water vapour product.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,445
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,216 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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