Intercomparison of Ceilometer aerosol profiling versus Raman lidar including  pollution events and transported biomass burning aerosols across the United Kingdom
Notice bibliographique
Résumé
Raman lidars are often used to gain quantitative aerosol profile information in the atmosphere including the atmospheric boundary layer. While ceilometers are less powerful and show some technological disadvantages compared to lidars, their lower cost and low maintenance needs may be useful to fill geographical and temporal gaps between advanced lidar stations. The Met Office operates a ground based operational network of nine dual-polarisation Raman lidars and co-located sun photometers (column integrated information), as well as more than 40 ceilometers across the United Kingdom. In this study we present a comparison between attenuated backscatter profiles, extinction profiles and mass concentration retrieved from the Raman lidars as well as selected ceilometer stations. The AERONET data from the sun photometers are used as an additional input parameter in the retrieval, and for validating the integrated extinction profiles. Aerosol optical properties from the Raman lidars are calculated from glued analogue and photon-counting signals using a data analysis package developed at the Met Office. A-Profiles, which is a python library dedicated to the analysis of atmospheric profilers, is used for the Ceilometer data. The calibration constant of the ceilometer in particular, is shown to impact the quality of the retrieval and will be investigated in detail. The Raman LR111-300s lidars (manufacturer: Raymetrics) emit at 355 nm and have polar and cross-polar depolarisation detection channels at 355 nm and a N2 Raman detection channel at 387 nm. The Ceilometer network consists of a mix of Vaisala CL31 and CL61 operating at 910.5nm, as well as Lufft CHM15K with an emitting wavelength at 1064nm. The CL31 and CHM15K ceilometers are part of the E-PROFILE network. In this study, we focus on several pollution events in the boundary layer, as well as aerosol transported from the Canadian wild fires in September 2020. The aerosol information at different wavelengths is used to inform the origin and type of the aerosols in conjunction with satellite images and dispersion model outputs using the Met Office Numerical Atmospheric-dispersion Modelling Environment (NAME). Ceilometers show a good potential for aerosol profiling, especially in synergy with lidars and sun photometers. The higher spatial resolution of the ceilometer network in conjunction with the better sensitivity and accuracy of the lidar, improves the knowledge of the vertical aerosol distributions and transport in near real time. This is needed to complement in situ surface measurements especially for monitoring air pollution and related health impacts.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».