Comparison of TOA and BOA LW radiation fluxes inferred from ground-based sensors, A-Train satellite observations and ERA reanalyses at the High Arctic Station Eureka over the 2002 to 2020 period
Notice bibliographique
Résumé
This paper focuses on the accuracy of longwave radiation flux retrievals at the top and bottom of the atmosphere at Eureka station, Canada, in the high Arctic. We report comparisons between seven products derived from (1) calculations based on a combination of ground-based and space-based lidar and radar observations, (2) standard radiometric observations from the CERES satellite, (3) direct observations at the surface from a broadband radiation station and (4) the ERA-Interim and ERA5 reanalyses. Statistical, independent analyses are first performed to look at recurring bias and trends in fluxes at Top and Bottom of the Atmosphere. The analysis is further refined comparing fluxes derived from coincident observations decomposed by scene types. Results show that radiative transfer calculations using ground-based lidar-radar profiles derived at Eureka agree well with TOA LW fluxes observed by CERES and with BOA LW fluxes reference. CloudSat-CALIPSO also show good agreement with calculations from ground-based sensor observations, with a relatively small bias. This bias is shown to be largely due to low and thick cloud occurrences that the satellites are insensitive to owing to attenuation from clouds above and surface clutter. These conditions of opaque low clouds, cause an even more pronounced bias for CERES BOA flux calculation in winter, due to the deficit of low clouds identified by MODIS. ERA-I and ERA5 fluxes behave differently, the large positive bias observed with ERA-I is much reduced in ERA5. ERA5 is closer to reference observations due to a better behaviour of low and mid-level clouds.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».