Radiative Closure Assessment of Retrieved Cloud and Aerosol Properties for the EarthCARE Mission: The ACMB-DF Product
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Measurements made by three instruments aboard the EarthCARE satellite, plus data from auxiliary sources, will be used to synergistically retrieve estimates of cloud and aerosol properties. The ACMB-DF processor consists of a continuous radiative closure assessment of these retrievals and is both described and demonstrated in this study. The closure procedure begins with 3D radiative transfer models (RTMs) acting on retrieved and auxiliary data. These models yield upwelling shortwave and longwave broadband radiances commensurate with measurements made by EarthCARE’s multi-angle broadband radiometer (BBR). Measured and modelled radiances are averaged up to “assessment domains”, that measure ~21 km along-track by no more than 5 km across-track, centred on the retrieved cross-section of ~1 km profiles, and are then combined, by angular distributions models (ADMs), to produce “effective” upwelling fluxes at the top-of-atmosphere, denoted as FBBR and FRTM, respectively. Last, the probability 𝑝ΔF^ of |FRTM – FBBR| being less than ΔF^ W m-2 is estimated recognizing as many sources of, assumed normally distributed, uncertainties as possible. For historical/programmatic reasons, ΔF^ is set to 10 W m-2, but that might change during EarthCARE’s commissioning phase and with Sun angle. The closure process is demonstrated up to calculation of 𝑝ΔF^ using four 400 km-long portions of one of EarthCARE’s test frames for which simulated passive measurements were computed by 3D RTMs. Note that this study, like the ACMB-DF process with real EarthCARE observations, does not comment explicitly on performance of retrieval algorithms.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».