Evaluations of the Climatologies of Three Latest Cloud Satellite Products Based on Passive Sensors (ISCCP-H, Two CERES) against the CALIPSO-GOCCP
Notice bibliographique
Résumé
In this study, the climatologies of three different satellite cloud products, all based on passive sensors (CERES Edition 4.1 [EBAF4.1 and SYN4.1] and ISCCP–H), were evaluated against the CALIPSO-GOCCP (GOCCP) data, which are based on active sensors and, hence, were treated as the reference. Based on monthly averaged data (ocean + land), the passive sensors underestimated the total cloud cover (TCC) at lower (TCC < 50%), but, overall, they correlated well with the GOCCP data (r = 0.97). Over land, the passive sensors underestimated the TCC, with a mean difference (MD) of −2.6%, followed by the EBAF4.1 and ISCCP-H data with a MD of −2.0%. Over the ocean, the CERES-based products overestimated the TCC, but the SYN4.1 agreed better with the GOCCP data. The ISCCP-H data on average underestimated the TCC both over oceanic and continental regions. The annual mean TCC distribution over the globe revealed that the passive sensors generally underestimated the TCC over continental dry regions in northern Africa and southeastern South America as compared to the GOCCP, particularly over the summer hemisphere. The CERES datasets overestimated the TCC over the Pacific Islands between the Indian and eastern Pacific Oceans, particularly during the winter hemisphere. The ISCCP-H data also underestimated the TCC, particularly over the southern hemisphere near 60° S where the other datasets showed a significantly enhanced TCC. The ISCCP data also showed less TCC when compared against the GOCCP data over the tropical regions, particularly over the southern Pacific and Atlantic Oceans near the equator and also over the polar regions where the satellite retrieval using the passive sensors was generally much more challenging. The calculated global mean root meant square deviation value for the ISCCP-H data was 6%, a factor of 2 higher than the CERES datasets. Based on these results, overall, the EBAF4.1 agreed better with the GOCCP data.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».