Vertical distribution of the concentrations of multiple aerosol types derived from the multiwavelength spaceborne lidar of the future Atmosphere Observing System 
Notice bibliographique
Résumé
Atmospheric aerosols play a key role in influencing the Earth's radiation budget. Still, their impacts remain poorly quantified due to the complex mechanisms involved in the interaction between aerosols and clouds. Indeed, aerosols act as ice-nucleating particles and cloud condensation nuclei, significantly altering the formation of precipitation and clouds. These environmental impacts of aerosols are strongly dependent on their composition, origin, and types. Moreover, high concentrations of aerosols in the atmosphere degrade air quality, posing large health risks which are also highly dependent on their composition (which is related to their types).In recent decades, a space-borne lidar called the cloud–aerosol lidar with orthogonal polarization (CALIOP) onboard cloud–aerosol lidar and infrared pathfinder satellite observation (CALIPSO) satellite was providing aerosol vertical distribution from space using two wavelengths, namely 532 nm which provides attenuated backscatter and depolarization profiles and 1064 nm which deliver attenuated backscatter profile. Combining its 3 channels, CALIOP measurements provide a purely qualitative aerosol typing detection, indicating the presence or absence of a single aerosol type at each altitude of the atmosphere. To provide a more detailed and quantitative characterization of aerosols and to gain new insights into the interactions between aerosols, clouds, convective processes and precipitation, the upcoming mission called Atmosphere Observing System (AOS), which includes contributions from the space agencies NASA (United States), CNES (France), ASI (Italy), JAXA (Japan) and CSA (Canada) is currently in preparation for launching in a horizon near 2030. AOS payload will include an advanced high-energy 3-wavelength lidar with Raman capabilities during nighttime, called CALIGOLA.In our present work, we examine the potential of CALIGOLA lidar during the daytime (three wavelength attenuated backscatter and depolarization measurements) and nighttime (one additional Raman channel in the UV which is suitable for nighttime measurements) flying in a polar orbit. By utilizing our newly developed retrieval approach, we quantitatively discriminate the concentration vertical profiles of five distinct aerosol types, such as smoke, continental, oceanic, dust and urban polluted. The development and first implementation of the method were performed using the pseudo-reality simulations obtained from the chemistry-transport model called Modèle de Chimie Atmosphérique de Grande Echelle (MOCAGE). In addition, the first tests of our innovative retrieval approach are planned using real lidar measurements from the High Spectral Resolution Lidar-2 (HSRL-2) airborne lidar from NASA Langley Research Center (LaRC).
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».