Méthode avancée de caractérisation des aérosols par sondage lidar et photométrie solaire
Notice bibliographique
Résumé
Les recherches que nous présentons ont principalement deux objectifs. D’une part la caractérisation des aérosols à l'aide du lidar Mie-Raman LILAS et d’autre part la restitution des propriétés aérosols par l’inversion simultanée des mesures Lidar et photométriques à l’aide l’algorithme GARRLIC/GRASP. Les données analysées proviennent des super-sites d’observations de Lille et M'Bour Les mesures de M'Bour ont été acquises pendant SHADOW-2. L’étude porte, tout d’abord, sur les poussières sahariennes caractérisées prés des sources (Sénégal), puis les aérosols sahariens transportés à longue distance, les particules de fumée issues des feux de forêt canadiens, leur mélange caractérisés depuis le site de Lille. Dans la seconde partie de notre travail, nous nous sommes focalisés sur l’algorithme GARRLIC/GARSP. En particulier, nous avons étudié l’apport de la dépolarisation lidar sur la restitution des propriétés caractéristiques des aérosols restituées. La comparaison montre une très bonne cohérence avec les résultats de méthodes indépendantes, sauf sur la dépolarisation (biais de l’ordre de 10%). Ces cas d’étude ont également permis de mesurer les profils d’absorption des aérosols. Nos résultats démontrent la pertinence des données du lidar et du photomètre sur les sites remarquables de Lille et M’Bour, et de leur interprétation à l’aide d’algorithmes tels que GARRLIC/GRASP pour la caractérisation fine des aérosols pour évaluer leur impact radiatif et pour l’évaluation, depuis le sol, des futures missions de l’Agence Spatiale Européenne.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».