Estimation of Global Ocean TOA Instantaneous Clear-Sky Albedo from CERES for Shortwave Cloud Radiative Effect Analysis Based on A Deep Learning Model
Notice bibliographique
Résumé
Clouds play a crucial role in Earth’s climate system, with clear-sky albedo being fundamental for estimating cloud albedo and the shortwave cloud radiative effect (CRE), which are key to understanding Earth’s radiative balance. However, direct satellite measurements of theoretical clear-sky albedo for cloudy pixels are impossible. To address this limitation, we developed a Multi-Layer Perceptron (MLP) model trained on over 20 million samples from the Clouds and the Earth’s Radiant Energy System (CERES) dataset, enabling the estimation of instantaneous clear-sky albedo at the top of the atmosphere. The MLP model achieves an RMSE of 0.004 and R² of 0.96, having a closer agreement with direct observational products compared to other radiation products, and provides the temporally perfect match to the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) instantaneous observations. Furthermore, we correct undetected sub-resolution cloud contamination and sea-ice contamination within clear-sky pixels present in CERES observations. Based on clear-sky albedo across cloudy regions, the estimated instantaneous noon shortwave CRE is -113.44 W·m⁻². By employing another MLP model to scale the instantaneous clear-sky albedo to daily values, the estimated daily CRE is -44.51 W·m⁻², which is 1.02 W·m⁻² weaker than that from the CERES Synoptic TOA and surface fluxes and clouds (SYN) product, mainly since imperfect temporal match, as well as the differences in aerosol sources and treatment. The deep-learning-derived clear-sky albedo and the estimated CRE provide a new approach for research on aerosol-cloud interactions, cloud feedback mechanisms, and model improvements, offering valuable insights into the field.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».