Cloud and Precipitation Microphysical Retrievals from the EarthCARE Cloud Profiling Radar: The C-CLD Product
Notice bibliographique
Résumé
This presentation delves into the C-CLD processor and its output product, both named the same, developed for the EarthCARE mission. The C-CLD processor has been designed to extract detailed microphysical properties of clouds and precipitation from the EarthCARE Cloud Profiling Radar data. The algorithm introduces a significant advancement by incorporating Doppler velocity information for the first time in space-borne radar retrievals. Our approach integrates an optimal estimation method to deduce vertical profiles of hydrometeor water content and particle characteristic size, employing reflectivity, mean Doppler velocity measurements, and path-integrated attenuation. The algorithm's robustness is further amplified by an ensemble-based method in the ice regions, ensuring both accuracy and consistency in the forward model relations.Emphasizing the algorithm's advancements, we present a comprehensive overview of its theoretical basis and development. This includes the validation process, performance sensitivity analysis and quantification of the information content. The presentation will demonstrate the retrieval efficacy in diverse atmospheric conditions, ranging from warm to cold rain and snow.In addition to algorithmic developments, our research also emphasizes the importance of iterative testing and refinement. Our approach combines model simulations with actual campaign datasets, which include both in-situ and remote sensing measurements, to validate and refine our methods. The rigorous analysis of data from campaigns like CADDIWA or IMPACTS, provided insights that allowed us to improve the C-CLD algorithm, ensuring its robustness and improving the reliability of its retrievals.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».