Cloud and precipitation microphysical retrievals from the EarthCARE Cloud Profiling Radar: the C-CLD product
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The Earth Clouds, Aerosols and Radiation Explorer (EarthCARE) satellite mission is a joint endeavour developed by the European Space Agency (ESA) and the Japan Aerospace Exploration Agency (JAXA) and features a 94 GHz Doppler Cloud Profiling Radar. This paper presents the theoretical basis of the cloud and precipitation microphysics (C-CLD) EarthCARE Level 2 (L2) algorithm. The C-CLD algorithm provides the best estimates of the vertical profiles of water mass content and hydrometeor characteristic size, obtained from radar reflectivity, path-integrated signal attenuation and hydrometeor sedimentation Doppler velocity estimates using optimal estimation (OE) theory. To obtain the forward model relations and the associated uncertainty, an ensemble-based method is used. This ensemble consists of a collection of in situ measured drop size distributions that cover natural microphysical variability. The ensemble mean and standard deviation represent the forward model relations and their microphysics-based uncertainty. The output variables are provided on the joint standard grid horizontal and EarthCARE Level 1b (L1b) vertical grid (1 km along track and 100 m vertically). The OE framework is not applied to liquid-only clouds in drizzle-free and lightly drizzling conditions, where a more statistical approach is preferred.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».