Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Accurate observations of atmospheric temperature and water vapor profiles are essential for weather forecasting and climate change detection. Hyperspectral radiance measurements afford a useful means to retrieve these thermodynamic variable fields, by harnessing the rich information contained in the electromagnetic wave spectrum of the atmospheric radiation. Compared to infrared radiometry, microwave radiometry holds the ability to penetrate clouds and potentially achieve an all-sky thermodynamic retrieval. Recent technological advancements have enabled the development of a hyperspectral microwave radiometer, the High Spectral Resolution Airborne Microwave Sounder (HiSRAMS), which we employ in this study to retrieve the atmospheric temperature and water vapor profiles under the clear-sky condition, in comparison with an infrared hyperspectrometer, the Atmospheric Emitted Radiance Interferometer (AERI). HiSRAMS and AERI measurements under different viewing geometries have been acquired and compared for atmospheric retrieval. When both instruments are placed on the ground to acquire zenith-pointing measurements, the infrared hyperspectral measurements exhibit higher information content and greater vertical resolution for temperature and water vapor retrievals than the microwave hyperspectral measurements. A synergistic fusion of HiSRAMS and AERI measurements from the air and ground, respectively, is tested. This “sandwich” sounding of the atmosphere takes advantage of the complementary information contents of the two instruments and is found to notably improve retrieval accuracy.
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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 | 0,003 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,025 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,130 | 0,107 |
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 ».