Quantifying Uncertainties in Determining SW Cloud Radiative Forcing and Cloud Absorption due to Variability in Atmospheric Conditions
Notice bibliographique
Résumé
The concept of cloud radiative forcing (CRF) has been widely employed in studying the effects of clouds on the earth's radiation budget and climate. CRF denotes, in principle, the net influence of cloud alone on the radiation budget of a system. In practice, however, observational determination of CRF is fraught with uncertainties due to factors other than cloud that induce changes in atmospheric background conditions. The most notable variables include aerosol, water vapor, and the data sampling scheme. The impact of these factors on the derivation of CRF and cloud absorption is investigated here by means of modeling and analysis of multiple datasets. Improved estimation of CRF is attempted at the top of the atmosphere (TOA) and at the surface from spatially and temporally collocated ground and satellite measurements for broadband shortwave fluxes. Satellite data employed include pixel measurements from ERBE (1988-90), ScaRaB (1994-95), and CERES (1998), as well as surface data acquired across the Canadian radiation network, the ARM Central Facility site in Oklahoma, the US/NOAA SURFRAD networks, and the world BSRN (WMO) networks. It is found that surface CRF is much more susceptible to the variability in background conditions than TOA CRF. Selection of overly clear sky conditions often leads to significant overestimation of surface CRF, but TOA CRF remains intact or only slightly affected. As a result, the ratio of CRF at the surface and TOA is prone to overestimation. With careful treatments of these effects, the CRF ratio turns out to vary mostly between 0.9 and 1.1, implying approximately the same magnitude of atmospheric absorption under clear-sky and cloudy-sky conditions.
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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 | 0,006 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».