Interpretation of airborne CASPOL measurements using methods developed in the CLOUD chamber
Notice bibliographique
Résumé
It is thought that cirrus clouds have a warming influence on the atmosphere. The presence of small(<50 μm) ice crystals in cirrus can complicate matters leading to a net cooling feedback on climate. Additionally, in mixed phase clouds, detection and quantification of small ice particles continue to pose a challenge for classification and derivation of Ice Water Content (IWC). Remote sensing techniques of cloud water and ice particles continue to require in-situ airborne measurements for validation. It was shown in previous studies that it is possible to classify such particles by their unique polarisation signature. The Cloud Aerosol Spectrometer with Polarisation (CASPOL) allows a semi-quantitative derivation of the spherical and aspherical fractions of particles. In this study we combine single, particle-by-particle, polarisation measurements with path averaged depolarisation measurements from chamber experiments at the European Organisation for Nuclear Research (CERN) to improve determination of particle specific polarisation response. We then use this comparison to implement a laboratory developed discrimination method for CASPOL airborne measurements collected as part of the Aerosol-Cloud-Coupling-and-Climate-Interactions-in-the-Arctic (ACCACIA) and the Cirrus-Coupled-Cloud-Radiation-Experiment (CIRCCREX) field campaigns. Results from homogeneously mixed chamber experiments showed good agreement between single particle polarisation and path averaged "remote" depolarisation measurements. However, contributions from larger particles (>50 μm), can lead to discrepancies. Analysis of the aircraft cloud data showed that CASPOL derived aspherical fraction periods in cirrus clouds agreed with image shape analysis collected using a high resolution CCD imaging spectrometer (3-View Cloud Particle Imager, 3V -CPI).
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».