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Enregistrement W4392653443 · doi:10.5194/egusphere-egu24-18904

Use of EarthCARE products within the EUMETSAT validation facility for Level 2 Cloud products  

2024· preprint· en· W4392653443 sur OpenAlexaboutno aff
L. Spezzi, Alessio Bozzo, Phil Watts, André B. Couto

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDistributed and Parallel Computing Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCloud computingBusinessEnvironmental scienceEnvironmental economicsComputer scienceEconomicsOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The EUMETSAT central facility generates and disseminates several cloud products from both geostationary and low-Earth orbit passive sensors, which serve a variety of applications, spanning from nowcasting, to numerical weather prediction to climate monitoring. The retrieved cloud parameters include cloud/dust/ash detection, cloud top height and microphysics (particle effective radius and optical thickness). All EUMETSAT products are validated and continuously quality monitored against independent reference data to ensure state-of-the-art algorithm performance, product quality/accuracy compliant with user and operational service requirements, and stability and continuity/consistency over time (i.e., coping with instrument degradation, algorithm evolutions, updated calibration, etc.).This contribution provides an overview of the tools developed at EUMETSAT to perform the monitoring and validation of cloud products against lidar/radar measurements, which have established themselves as a trustworthy source for the detection of cloud layers and superior to any other validation data source when it comes to estimate the cloud height, particle microphysical and optical properties. We focus on the status of these tools and the plans for their further development and release to users. The tools are fully automated and handle the validation of products from both geostationary and polar-orbiting satellites, including data download and organisation, instrument co-location and the development of comparison metrics. The toolkit includes:A tool performing the validation of EUMETSAT against space-based radar and lidar measurements. For almost two decades (since 2006), the CloudSat and CALIPSO observations have been the prime reference source for this validation. EarthCARE will provide the natural continuation to the observations provided by these two instruments, which reached their end of life in autumn 2023. We discuss the use of EarthCARE products as envisaged in the validation activities with a particular focus on the retrieval of cloud properties based on the synergistic use of lidar, radar and multi-spectral imager data. Furthermore, the higher sensitivity measurements expected from HSRL and CPR on board EarthCARE with respect to CALIPSO and CloudSat will require careful investigations in order to transfer the current experience in the use of A-Train products as a validation reference to the new EarthCARE products. A tool performing the validation of EUMETSAT cloud products against ground-based radar and lidar measurements from ACTRIS (the European Research Infrastructure for the observation of Aerosol, Cloud and Trace Gases), specifically using the cloud products generated by the ACTRIS-Cloudnet processing facility maintained by the Finnish Meteorological Institute (FMI). This validation activity fills in the gap between CloudSat/CALIPSO end of life and EarthCARE launch. METIS-Clouds (Monitoring and Evaluation of Thematic Information from Space), a web application tool providing access to the collection of monitoring and validation results of EUMETSAT cloud products, on a global and regional level. This collection is exploited by both the in-house algorithm developers (to identify and fix issues, bugs, etc.) and the users (to assess the product accuracy).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,800
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,203
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,105 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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