Thin ice clouds in the Arctic: Cloud optical depth and particle size retrieved from ground-based thermal infrared radiometry
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Multi-band thermal measurements of zenith sky radiance, along with height profile information, were used in a retrieval algorithm, to estimate cloud optical depth and effective particle diameter of thin ice clouds in the Canadian high-Arctic. Ground-based thermal infrared (IR) radiances for 150 semi-transparent ice clouds cases were acquired at the Polar Environment Atmospheric Research Laboratory (PEARL) in Eureka, Nunavut, Canada (80° N, 86° W). We analyzed and quantified the sensitivity of thermal radiance to several cloud parameters including optical depth, effective particle diameter and shape, water vapor content, thickness and bottom altitude. A look up table retrieval method was used to successfully extract, through an optimal estimation method, cloud optical depth up to values of 2.6 and to separate thin ice clouds into two classes: 1) TIC1 clouds characterized by small crystals (effective particle diameter ≤ 30 μm), and 2) TIC2 clouds characterized by large ice crystals (effective particle diameter > 30 μm). The retrieval technique was validated using data from the Arctic High Spectral Resolution Lidar (AHSRL) and Millimeter Wave Cloud Radar (MMCR). Inversions were performed across three polar winters and results showed a significant correlation (R2 = 0.95) for cloud optical depth retrievals and an overall accuracy of 83 % for the classification of TIC1 and TIC2 clouds. A partial validation relative to an algorithm based on infrared radiance measurements at high spectral resolution between 8 and 21 μm was also carried out. It confirms the robustness of the optical depth retrieval and the fact that the radiometer retrieval was sensitive to small particle (TIC1) sizes.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».