Comment on amt-2023-215
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Temperature and water vapor profiles are essential to climate change studies and weather forecasting. Hyperspectral instruments are of great value for retrieving temperature and water vapor profiles, enabling accurate monitoring of their changes. Successful retrievals of temperature and water vapor profiles require accuracy of hyperspectral radiometer measurements. In this study, the radiometric accuracy of an airborne hyperspectral microwave radiometer, the High Spectral Resolution Airborne Microwave Sounder (HiSRAMS), and a ground-based hyperspectral infrared radiometer, the Atmospheric Emitted Radiance Interferometer (AERI), is simultaneously assessed by performing radiative closure tests under clear-sky conditions in Ottawa, Canada. As an airborne instrument, HiSRAMS has two radiometers measuring radiance in the oxygen band (49.6–58.3 GHz) and water vapor band (175.9–184.6 GHz) for zenith-pointing and nadir-pointing observations. AERI provides ground-based, zenith-pointing radiance measurements between 520 and 1800 cm−1. A systematic warm radiance bias is present in AERI observations in the window band. Upon removal of this bias, improved radiative closure was attained in the window band. The brightness temperature (BT) bias in nadir-pointing HiSRAMS observations is smaller than at the zenith. A novel but straightforward method is developed to diagnose the radiometric accuracy of the two instruments in comparison based on the relationship between radiometric bias and optical depth. Compared to AERI, HiSRAMS demonstrates similar radiometric accuracy for nadir-pointing measurements but exhibits relatively poor accuracy for zenith-pointing measurements, which requires further characterization. Future work on temperature and water vapor concentration retrievals using HiSRAMS and AERI is warranted.
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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 | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,024 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,256 | 0,243 |
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 ».