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Enregistrement W4416231624 · doi:10.5194/acp-26-4619-2026

EarthCARE Cloud Profiling Radar Observations of the Vertical Structure of Marine Stratocumulus Clouds

2025· article· en· W4416231624 sur OpenAlexaff
Zhuocan Xu, Pavlos Kollias, Alessandro Battaglia, Bernat Puigdomènech Treserras

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric aerosols and clouds
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesGoddard Space Flight CenterNuclear Safety and Security CommissionEuropean Space AgencyNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésDrizzleMarine stratocumulusClutterRadarReflectivityCloud topDoppler effectCloud computing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Launched in May 2024, the EarthCARE Cloud Profiling Radar (EC-CPR) provides enhanced sensitivity, finer vertical and horizontal resolution, and greatly reduced surface clutter contamination compared to its predecessor, the CloudSat's CPR (CS-CPR). These improvements enable more accurate detection and characterization of the vertical structure of marine low-level clouds. This study presents the first year of EC-CPR observations of stratocumulus (Sc) clouds over the Southeast Pacific and Southeast Atlantic Oceans. The analysis of EC-CPR clear-sky profiles and comparisons with airborne radar data confirm that surface clutter is effectively suppressed above 0.5 km. Comparisons with CS-CPR data from 2007–2008 show that EC-CPR detects nearly double the Sc amount relative to CS-CPR in the regions of study. When a columnar maximum reflectivity (ZMAX) threshold of −15 dBZ is used to flag raining profiles, CS-CPR is found to underestimate rainfall occurrence by up to ~ 20 % relative to EC-CPR. Using a steady-state one-dimensional drizzle model, the impact of the point target response (PTR) on EC-CPR reflectivity profiles in Sc clouds is examined. PTR causes vertical stretching of radar-detected cloud boundaries, resulting in an overestimation of cloud thickness by approximately 0.4–0.5 km in drizzling clouds. Additionally, PTR induces parabolic shaping of reflectivity profiles regardless of drizzle presence, complicating the distinction between drizzle-free and drizzle-containing clouds. These findings underscore the need for cautious interpretation of radar reflectivity profiles and suggest the incorporation of additional constraints, such as Doppler velocity and path-integrated attenuation (PIA) to improve future drizzle detection strategies.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,040

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,204 · 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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