Comment on egusphere-2025-787
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. A retrieval algorithm of integrated water vapor content above cloud, using shortwave infrared observations, is developed and evaluated through idealized and realistic atmospheric profiles. Water vapor plays a crucial role in cloud formation and development, particularly those resulting from convective processes. The resulting convective cloud locally influences the spatio-temporal variability of atmospheric water vapor content, through exchanges between cloud and its immediate environment. Therefore, a better understanding of the water vapor content above and around clouds is necessary to improve our comprehension of interactions between water vapor and cloud to better constrain Large-Eddy Simulations (LES) and numerical weather forecasting models. The developed algorithm is part of the Cluster for Cloud evolution, ClImatE and Lightning, C3IEL space mission project. This mission, scheduled for early 2028, aims to enhance our knowledge of the 3D convective cloud development velocities, the electrical activity associated with convective systems, and the water vapor content above and around the cloud. The retrieval algorithm presented in this study is achieved through a Bayesian probabilistic approach, the optimal estimation method. The atmosphere is assumed to be composed of homogeneous plane-parallel layers, and synthetic radiance datasets were generated to test the developed retrieval algorithm. The feasibility of retrieving the integrated water vapor content above the cloud over the ocean from SWIR radiances is shown to have, under idealized vertically homogeneous cloud profiles, absolute errors less than 2 kg.m−2 for optically thick clouds or when the integrated water vapor content is below 20 kg.m−2 and less than 1 kg.m−2 for very thick clouds with an optical thickness exceeding 150. Tests using realistic water vapor and cloud extinction profiles that present non homogeneous vertical distributions show that integrated water vapor content above water type clouds could be retrieved with a Root-Mean-Square Error (RMSE) related to cloud vertical penetration of approximately less than 1 kg.m−2 except for optically thin and low-level clouds (cloud optical thickness less than 50 and cloud top height less than 2 km). For very low water vapor content encountered in the presence of high deep convective clouds, the retrieval algorithm tends to systematically overestimate the retrieved water vapor content due to an overestimation of the cloud extinction profile in the upper part of the cloud in the inversion model.
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 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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,018 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,267 | 0,182 |
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 ».