Best Practice Protocol for the validation of Aerosol, Cloud, and Precipitation Profiles (ACPPV)
Notice bibliographique
Résumé
Validation activities are critical to ensure the quality, credibility, and integrity of Earth observation data. With the deployment of advanced active remote sensors in space, a clear need arises for establishing best practices in the field of cloud, aerosol and precipitation profile validation. This publication fulfills this need, by proposing common practices, capturing lessons learned from earlier missions. The ACPPV publication is a result of an international collaboration of 97 scientists from 58 Institutions and Space Agencies, reviewed and accepted by the CEOS Working Group for Calibration and Validation (action item CV-22-01). The approaches and recommendations included, cover a range of issues, including correlative site and instrument selection, data processing and quality control, campaign criteria, configurations, scenarios, collocation methods, suggestions on issues concerning scene representativeness, and intercomparison methodologies. Moreover, guidance on the statistical validation through intercomparison between satellite-based remote sensing observations, and on the near-real time validation through monitoring in an NWP data assimilation system are included. To this end, the scientific communities involved in past missions have reviewed lessons learned and identified areas where convergence on similar approaches is beneficial. Finally, existing gaps in our Cal/Val knowledge are summarized. Given the complexity and diversity of geophysical scenarios and retrievals of aerosol, cloud, and precipitation regimes, the ACPPV document is aimed at knowledge exchange and conveying lessons learned, rather than definitions on single and strict protocols that have been agreed upon in some other domains with fewer degrees of freedom.
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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 | 0,153 | 0,217 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,013 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,020 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,029 |
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 ».