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Remote Sensing and Modelling, Ground-based Aerosol Vertical Profile, Oil Sands Region

2013· dataset· en· W6944087166 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueECCC Data Catalogue · 2013
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensGovernment of QuebecGovernment of CanadaEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLidarBackscatter (email)AerosolAtmosphere (unit)Atmospheric opticsOil sandsParticle (ecology)Planetary boundary layer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

LIDAR (LIght Detection And Ranging) is a measurement technique capable of observing the complex vertical structure of the atmosphere. Specifically, information can be provided related to the existence and extent of aerosols and clouds with high spatial (4 m vertical) and temporal (1 min) resolution, making it well-suited for understanding atmospheric dynamics and transport processes. ECCC researchers designed, built and deployed autonomous ground-based aerosol LIDAR systems to three different locations in the oil sands region – AMS13 (November 2012 to September 2013), Oski-ôtin (October 2013 to present) and Mannix (July 2013 to March 2016). Details of the instrument by Strawbridge, 2013 can be found in Atmos. Meas. Tech., 6, 801-816, 2013. The Oski-ôtin LIDAR system was upgraded in November 2016 to include additional aerosol channels, ozone and night time water vapour profiles. Three LIDAR image products are produced daily at each location. The first plot (Figure 1a) is backscatter ratio at 532nm, which is plotted from ground to 13 km using a logarithmic colour bar as a function of the time of the day. The second plot (Figure 1b) is also the backscatter ratio at 532nm, but plotted from ground to 3 km and using a linear colour bar to easily identify relative increases and decreases in particle concentration in the lower atmosphere and boundary layer. The backscatter ratio is an optical quantity that is proportional to particle concentration. The black vertical bands on those images represent regions where LIDAR data are not available due to the presence of optically thick clouds or when the LIDAR system does not operate such as during precipitation events or instrument maintenance. The third plot (Figure 2) is the time dependence of the depolarization ratio at 532nm or 355nm using a linear colour scale. The depolarization ratio provides information about the shape of the particles. Together, the backscatter and depolarization products can provide information on the altitude and extent of particulate matter from biomass burning, mineral dust, industrial plumes, water clouds and ice clouds. The LIDAR data can also be used to identify long-range transport events, dispersion and mixing of plumes and boundary layer height. LIDAR observations also provide the vertical context for other ground and remote sensing systems at the measurement site and vertical profiles for model verification and validation. (See LIDAR Image Description-EngFr.pdf )

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,286
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,009

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,205 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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