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Enregistrement W3213439368 · doi:10.5194/amt-2021-300

The SPARC water vapor assessment II: Assessment of satellite measurements of upper tropospheric water vapor

2021· article· en· W3213439368 sur OpenAlexaff
W. G. Read, G. P. Stiller, Stefan Loßow, Michael Kiefer, Farahnaz Khosrawi, D. F. Hurst, Holger Vömel, Karen H. Rosenlof, B. M. Dinelli, Piera Raspollini, Gerald E. Nedoluha, J. C. Gille, Yasuko Kasai, Patrick Eriksson, Chistopher E. Sioris, Kaley A. Walker, Katja Weigel, Alexei Rozanov

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric Ozone and Climate
Établissements canadiensUniversity of TorontoYork University
Organismes subventionnairesCalifornia Institute of TechnologyJet Propulsion LaboratoryScheme for Promotion of Academic and Research CollaborationNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésHygrometerRadiosondeWater vaporEnvironmental scienceTroposphereSatelliteTropopauseRelative humidityAtmospheric sciencesNadirHumidityMeteorologyOccultationAltitude (triangle)Remote sensingGeologyMathematicsGeographyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Nineteen limb viewing (occultation and passive thermal) and two nadir humidity data sets are intercompared and also compared to frostpoint hygrometer balloon sondes. The upper troposphere considered here covers the pressure range from 300–100 hPa. Water vapor in this region is a challenging measurement because concentrations vary between 2–1000 parts per million volume with sharp changes in vertical gradients near the tropopause. The atmospheric temperature is also highly variable ranging from 180–250 K. The assessment of satellite measured humidity is based on coincident comparisons with frostpoint hygrometer sondes, multi month mapped comparisons, zonal mean time series comparisons and coincident satellite to satellite comparisons. While the satellite fields show similar features in maps and time series, quantitatively, they can differ by a factor of two in concentration, with strong dependencies on the amount of H2O. Additionally, time-lag response corrected Vaisala-RS92 radiosondes are compared to satellites and the frostpoint hygrometer measurements. In summary, most satellite data sets reviewed here show on average ~30 % agreement amongst themselves and frostpoint data but with an additional ~30 % variability about the mean. The Vaisala-RS92 sonde even with a time-lag correction shows poor behavior for pressure less than 200 hPa.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,236 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
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