What millimeter-wavelength radar reflectivity reveals about snowfall: An information-centric analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The ability of single-frequency, millimeter-wavelength radar reflectivity observations to provide useful constraints for retrieval of snow particle size distribution (PSD) parameters, snowfall rates, and snowfall accumulations is examined. An optimal estimation snowfall retrieval that allows analyses of retrieval uncertainties and information content is applied to observations of near-surface W-band reflectivities from multiple snowfall events during the 2006–2007 winter season in southern Ontario. Retrieved instantaneous snowfall rates generally have uncertainties greater than 100 %, but single-event and seasonal snow accumulations from the retrieval results match well with independent collocated measurements of accumulations. Absolute fractional differences are mainly below 30 % for individual events that have more substantial accumulations and, for the season, 12.6 %. Uncertainties in retrieved snowfall rates are driven mainly by uncertainties in the retrieved PSD parameters, followed by uncertainties in particle model parameters and, to a lesser extent, the uncertainties in the fallspeed model. Uncertainties attributable to assuming an exponential distribution are negligible. The results indicate that improvements to PSD and particle model a priori constraints provide the most impactful path forward for reducing uncertainties in retrieved snowfall rates. Information content analyses reveal that PSD slope is well-constrained by the retrieval. Given the sensitivity of PSD slope to microphysical transformations, the results show that such retrievals, when applied to radar reflectivity profiles, could provide information about microphysical transformations in the snowing column. The PSD intercept is less well constrained by the retrieval. While applied to near-surface radar observations in this study, the retrieval is applicable as well to radar observations aloft, such as those provided by profiling ground-based, airborne, and satellite-borne radars under lighter snowfall conditions when attenuation and multiple scattering can be neglected.
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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».