CAECENET: An automatic system processing photometer and ceilometer data from different networks to provide columnar and vertically-resolved aerosol properties
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. This work introduces CAECENET, a new system capable of automatically retrieving columnar and vertically-resolved aerosol properties running the GRASP (Generalized Retrieval of Atmosphere and Surface Properties) algorithm using sun-sky photometer (aerosol optical depth, AOD; and sky radiance measurements) and ceilometer (range corrected signal; RCS) data as input. This method, so called GRASPpac, is implemented in CAECENET, which assimilates sun-sky photometers data from CÆLIS database and ceilometer data from ICENET database (Iberian Ceilometer Network). CAECENET allows for continuous and near-real-time monitoring of both vertical and columnar aerosol properties. The main characteristics and workflow of CAECENET are explained in detail. This work also explores the potential of CAECENET to monitor and analyze the evolution of transported aerosol events on a regional scale by means of the distribution of CAECENET stations across the Iberian Peninsula. As an example, this paper analyzes, using the CAECENET products, the case of a Saharan dust outbreak that occurred between the 3rd and 5th of October 2022. This was an intense event, with AOD at 440 nm values around 0.5 in Madrid and Valladolid, and reaching 1.55 in Granada. Transport from the Canadian wildfires at the end of June 2023 is also studied. Despite the long-range transport of the smoke particles in this event, measured volume concentrations reached and surpassed 80 μm3/μm2 in some stations. The results obtained point to the utility of this CAECENET tool for analyzing changes in the height and speed of the event propagation, in the aerosol concentration, and how this affects the optical properties.
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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) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
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 ».