Cloud and Precipitation Profiling Radars: The First Combined W- and K-Band Radar Profiler Measurements in Italy
Notice bibliographique
Résumé
Clouds cover substantial parts of the Earth's surface and they are one of the most essential components of the global climate system impacting the Earth's radiation balance as well as the water cycle redistributing water around the globe as precipitation. Therefore, continuous observation of clouds is of primary interest in climate and hydrological studies. This work documents the first efforts in Italy in remote sensing clouds and precipitation using a combination of K- and W-band (24 and 94 GHz, respectively) radar profilers. Such a dual-frequency radar configuration has not been widely used yet, but it could catch on in the near future given its lower initial cost and ease of deployment for commercially available systems at 24 GHz, with respect to more established configurations. A field campaign running at the Casale Calore observatory at the University of L'Aquila, Italy, nestled in the Apennine mountain range is described. The campaign features are preceded by a review of the literature and the underpinning theoretical background that might help newcomers, especially in the Italian community, to approach cloud and precipitation remote sensing. This activity takes place in interesting time for radar sensing clouds and precipitation, stimulated both by the launch of the ESA/JAXA EarthCARE satellite missions scheduled in 2024, which will have on-board, among other instruments, a W-band Doppler cloud radar and the proposal of new missions using cloud radars currently undergoing their feasibility studies (e.g., WIVERN and AOS in Europe and Canada, and U.S., respectively).
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 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 ».