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Enregistrement W4230256292 · doi:10.5194/gmd-2017-279

Optimizing UV index determination from broadband irradiances

2017· preprint· en· W4230256292 sur OpenAlexafffundabout
K. Tereszchuk, Yves Rochon, C. A. McLinden, Paul Vaillancourt

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric Ozone and Climate
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of California, IrvineEnvironment and Climate Change Canada
Mots-clésIrradianceRadiative transferIndex (typography)Environmental scienceBroadbandUltravioletAtmospheric radiative transfer codesRemote sensingScale (ratio)MeteorologyAtmospheric sciencesComputer scienceOpticsPhysicsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Amidst mounting concerns about the depletion of stratospheric ozone (O3), and for subsequent increases in the surface irradiances of ultraviolet (UV) light and its effects on human health, a daily UV forecast program was launched by Environment Canada in 1993. The program serves to monitor harmful surface UV radiation and provide this information to the Canadian public through the UV index, a scale which reports the relative intensity of the Sun's UV radiation at the Earth's surface, and the corresponding protection actions to be taken. The UV index was accepted as a standard method of reporting surface UV irradiances by the World Meteorological Organization (WMO) and World Health Organization (WHO) in 1994. A study was undertaken to improve upon the prognosticative capability of Environment and Climate Change Canada's (ECCC) UV index forecast model. An aspect of that work, and the topic of this communication, was to investigate the use of the four UV broadband surface irradiance fields generated by ECCC's Global Environmental Multi-scale (GEM) numerical prediction model to determine the UV index. The basis of the investigation involves the creation of a suite of routines which employ high spectral resolution radiative transfer code developed to calculate UV index fields from GEM forecasts. These routines employ a modified version of the Cloud-J v7.4 radiative transfer model, which integrates GEM output to produce high spectral resolution surface irradiance fields. The output generated using the high-resolution radiative transfer code served to verify and calibrate GEM broadband surface irradiances under clear-sky conditions and their use in providing the UV index. A subsequent comparison of irradiances and UV index under cloudy conditions was also performed. Linear correlation agreement of surface irradiances from the two models for each of the two higher UV bands covering 310–330 nm and 330–400 nm is typically greater than 95 % for clear-sky conditions with associated root mean square relative errors of 5.5 % and 3.8 %. On the other hand, underestimations of clear-sky GEM irradiances were found on the order of ~30–50 % for the 294–310 nm band and by a factor of ~30 for the 280–294 nm band. This underestimation can be significant for UV index determination but would not impact weather forecasting. Corresponding empirical adjustments were applied to the broadband irradiances now giving a correlation coefficient of unity. From these, a least-squares fitting was derived for the calculation of the UV index. The resultant differences in UV indices from the high spectral resolution irradiances and the resultant GEM broadband irradiances are typically within 0.2 with a root mean square relative error in the scatter of ~5.5 % for clear-sky conditions. Similar results are reproduced under cloudy conditions with light to moderate clouds, having a relative error comparable to the clear-sky counterpart; under strong attenuation due to clouds, a substantial increase in the root mean square relative error of up to 30 % is observed due to differing cloud radiative transfer models.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,224 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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