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Enregistrement W4412472246 · doi:10.3390/rs17142458

Retrieval of Cloud, Atmospheric, and Surface Properties from Far-Infrared Spectral Radiances Measured by FIRMOS-B During the 2022 HEMERA Stratospheric Balloon Campaign

2025· article· en· W4412472246 sur OpenAlexaboutno aff
Gianluca Di Natale, Claudio Belotti, M. Barucci, Marco Ridolfi, Silvia Viciani, Francesco D’Amato, Samuele Del Bianco, B. M. Dinelli, Luca Palchetti

Notice bibliographique

RevueRemote Sensing · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric aerosols and clouds
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceRemote sensingCloud computingAtmospheric sciencesMeteorologyGeologyPhysicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The knowledge of the radiative properties of clouds and the atmospheric state is of fundamental importance in modelling phenomena in numerical weather predictions and climate models. In this study, we show the results of the retrieval of cloud properties, along with the atmospheric state and the surface temperature, from far-infrared spectral radiances, in the 100–1000 cm−1 range, measured by the Far-Infrared Radiation Mobile Observation System-Balloon version (FIRMOS-B) spectroradiometer from a stratospheric balloon launched from Timmins (Canada) in August 2022 within the HEMERA 3 programme. The retrieval study is performed with the Optimal Estimation inversion approach, using three different forward models and retrieval codes to compare the results. Cloud optical depth, particle effective size, and cloud top height are retrieved with good accuracy, despite the relatively high measurement noise of the FIRMOS-B observations used for this study. The retrieved atmospheric profiles, computed simultaneously with cloud parameters, are in good agreement with both co-located radiosonde measurements and ERA-5 profiles, under all-sky conditions. The findings are very promising for the development of an optimised retrieval procedure to analyse the high-precision FIR spectral measurements, which will be delivered by the ESA FORUM mission.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,090

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,184 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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