Using Two-Stream Theory to Capture Fluctuations of Satellite-Perceived TOA SW Radiances Reflected from Clouds over Ocean
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Shortwave (SW) fluxes estimated from broadband radiometry rely on empirically gathered and hemispherically resolved fields of outgoing top-of-atmosphere (TOA) radiances. This study aims to provide more accurate and precise fields of TOA SW radiances reflected from clouds over ocean by introducing a novel semi-physical model predicting radiances per narrow sun-observer geometry. Like previous approaches, this model was trained using CERES-measured radiances paired with MODIS-retrieved cloud parameters as well as reanalysis-based geophysical parameters. By using radiative transfer approximations as a framework to ingest above parameters, the new approach incorporates cloud-top effective radius and above-cloud water vapor in addition to traditionally used cloud optical depth, cloud fraction, cloud phase, and surface wind speed. A two-stream cloud albedo – serving as a function of cloud optical thickness and cloud-top effective radius – and Cox-Munk ocean reflectance were used to describe an albedo over each CERES footprint. A simple equation of radiative transfer, with this albedo and attenuating above-cloud water vapor as inputs, was used in its log-linear form to allow for statistical optimization. We identified the two-stream cloud albedo that minimized radiance residuals and outperformed the state-of-the-art approach for most observer-geometries and solar zenith angles between 20° and 70°, reducing median standard deviations of radiance residuals per solar geometry by up to 13.2 % for liquid clouds, 1.9 % for ice clouds, and 35.8 % for footprints containing both cloud phases. Tested for a variety of scenes, we further demonstrated the plausibility of scene-wise predicted radiance fields. This new approach may prove useful when employed in Angular Distribution Models and may result in improved flux estimates, in particular dealing with clouds characterized by small or large droplet/crystal sizes.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».