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Enregistrement W4411100351 · doi:10.5194/egusphere-2025-2061

Retrieval of Aerosol Properties from Direct Solar Irradiance Measurements with High Temporal Resolution and Spectral Range

2025· preprint· en· W4411100351 sur OpenAlexaboutno aff
Angelos Karanikolas, Benjamín Torres, Masahiro Momoi, Marcos Herreras-Giralda, Natalia Kouremeti, Jülian Gröbner, Lionel Doppler, Stelios Kazadzis

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSolar Radiation and Photovoltaics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Metrology Programme for Innovation and ResearchEuropean Cooperation in Science and Technology
Mots-clésIrradianceAerosolRange (aeronautics)Remote sensingEnvironmental scienceSolar irradianceAtmospheric sciencesMaterials scienceOpticsMeteorologyPhysicsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Several sun photometer networks worldwide include instruments for aerosol optical depth (AOD) observations, such as Global Atmospheric Atmosphere Watch-Precision Filter Radiometer (GAW-PFR) and Aerosol Robotic Network (AERONET). AERONET provides additional aerosol properties such as the detailed volume size distribution and the single scattering albedo through inversion modelling of sky radiance measurements. However, the data availability for such properties is limited due to the limited number of daily almucantar sky radiance scans and cloudiness. AOD measurements are significantly more frequent as they can be even every minute and are affected only by clouds being too close or covering the solar disk. The Generalized Retrieval of Atmosphere and Surface Properties (GRASP) is a flexible inversion model to retrieve aerosol properties from various observations. One of its capabilities is the retrieval of the volume concentration, the volume median radius and geometric standard deviation for each aerosol size distribution mode and the separation of AOD to each mode using only spectral AOD as an input parameter. Such properties are important for various applications, as the size of aerosols affects their interaction with solar radiation, clouds and radiative forcing modelling. Size also shows significant differences depending on the aerosol type such as dust or biomass burning. In this study, we selected four common stations of GAW-PFR and AERONET and used GRASP to retrieve the bimodal size distribution parameters from AOD measured by GAW-PFR instruments (PFRs). We assessed the homogeneity with the AERONET output parameters and investigated the effect of the spectral range and on such retrievals. We also assessed the performance for certain dust and biomass burning cases. Our results showed good agreement between PFR AOD-based and AERONET sky radiance inversions for AOD modal separation and volume concentrations. Significant improvement of the PFR-AERONET intercomparison was also possible for the fine mode volume and effective radius when restricting the datasets to AOD at 500 nm > 0.1 and Angström Exponent (AE) >1. Also, the results showed consistency with previous study regarding the validation of such retrievals using AERONET AOD. Focusing on conditions with high proportion of dust particles, we found consistent results with the general cases. Using AOD with a larger spectral range (from BTS spectroradiometer), we found that the wavelength selection may affect the results and that using longer wavelengths can increase the sensitivity of coarse mode volume median radius to AOD and improve the correlation of the GRASP BTS AOD-based and AERONET datasets. However, the available data were limited, so it is not clear under what conditions the inclusion of such wavelengths will result in more accurate retrievals. Finally, we were able to reproduce with GRASP the aerosol size characteristics of unusual biomass burning cases from the Canadian wildfires during 2023, but the results showed systematically increased fine mode radius and concentration compared to the AERONET output.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,609
Score d'incertitude au seuil0,888

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,187 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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