本文简要证明了相对于ECMWF预测模型,观察到的测得的空气偏差。证据的重量表明,大多数观察到的偏差及其与空气质量的变化可以归因于辐射转移建模(RTM)引起的错误。尽管RTM误差可能是复杂的,并且取决于许多因素,但在本文中表明,基于对通道吸收系数的调整的简单模型可以估算,并且可以估计其用于改善空气数据中全球和空气量依赖性偏见的结果。将测得的亮度温度与ECMWF NWP模型预测的偏离与从简单的吸收系数误差中预期的偏移进行比较,并使用最佳估计器来获得两个参数偏置模型的值:[Δ,γ]其中δ是全局常数和(γ-1)是层吸收系数的分数误差。
该算法正在 MODIS 海洋团队计算设施 ( MOTCF ) 上开发,用于 EOS 数据和信息系统 ( EOSdis ) 核心处理系统和迈阿密大学罗森斯蒂尔海洋与大气科学学院的科学计算设施。Sea_sfc 温度测定基于卫星红外海洋温度检索,使用多个 MODIS 中红外和远红外波段的组合对大气吸收进行校正。云筛选基于两种方法:使用云筛选产品 (3660) 和在 SST 检索期间得出的云指标。后一种方法包括通过一系列负阈值、空间同质性和增量气候学测试的单独检索。质量评估 SST 输出产品是由估计的 SST 值、输入校准辐射度和每个波段的导出亮度温度、量化云筛选结果的标志、扫描坐标信息、纬度、经度和时间组成的矢量。
该算法正在 MODIS 海洋团队计算设施 ( MOTCF ) 上开发,用于 EOS 数据和信息系统 ( EOSdis ) 核心处理系统和迈阿密大学罗森斯蒂尔海洋与大气科学学院的科学计算设施。Sea_sfc 温度测定基于卫星红外海洋温度检索,使用多个 MODIS 中红外和远红外波段的组合对大气吸收进行校正。云筛选基于两种方法:使用云筛选产品 (3660) 和在 SST 检索期间得出的云指标。后一种方法包括通过一系列负阈值、空间同质性和增量气候学测试的单独检索。质量评估 SST 输出产品是由估计的 SST 值、输入校准辐射度和每个波段的导出亮度温度、量化云筛选结果的标志、扫描坐标信息、纬度、经度和时间组成的矢量。
摘要 — 本研究的目的是通过微波辐射计对风暴和热带系统演示时间实验 (TEMPEST-D) CubeSat 任务和全球降水测量微波成像仪 (GMI) 上的降水系统的观测进行交叉验证。本文的目的有两个:首先,展示 TEMPEST-D 和 GMI 观测之间的一致性;其次,展示合并 TEMPEST-D 和 GMI 观测时增强时间采样的潜力。采用了两种交叉验证方法。第一种交叉验证方法是使用先验时空约束定量比较 TEMPEST-D 和 GMI 对降水系统的亮度温度 (TB) 观测。对比分析表明,两种仪器的TB观测值具有相似的概率分布,平均绝对差为2.9 K。第二种交叉验证方法是定量比较TEMPEST-D和GMI TB对热带气旋系统的观测结果。本对比研究分析了三个风暴案例。分析表明,TEMPEST-D和GMI TB观测中的风暴结构和强度相似,总体平均相关系数(r)为0.9。与单独使用GMI数据相比,结合TEMPEST-D和GMI TB对飓风系统的观测可将采样频率提高2.5倍。
a b s t r a c t generativ e Adveranial网络(GAN)经常用于天文学中来构建数值模拟的模拟器。然而,培训甘斯可能会被证明是一项不稳定的任务,因为它们容易出现不稳定,并且经常导致模式崩溃问题。相反,扩散模型还具有在没有对抗训练的情况下生成高质量数据的能力。它在几个自然图像数据集方面表现出了优势。在这项研究中,我们通过一组来自散射变换的强大摘要统计数据进行了降级扩散概率模型(DDPM)(DDPM)(DDPM)(DDPM)(最坚固的gan类型之一)之间的定量比较。特别是,我们利用这两个模型来生成21 cm亮度温度映射的图像,作为一个案例研究,基于天体物理参数有条件地研究,这些参数与宇宙复离的过程相关。使用我们的新fr`echet散射距离(FSD)作为e v aluation指标,以定量比较生成模型和仿真之间的样本分布,我们证明了DDPM在各种训练集的大小上都优于stylegan2。通过Fisher的预测,我们证明,在我们的数据集中,StyleGAN 2以各种方式崩溃,而DDPM产生了更强大的生成。我们还探讨了无分类指导在DDPM中的作用,并仅在训练数据受到限制时才显示出对非零指导量表的偏好。我们的发现表明,扩散模型在生成准确的图像中提供了一种有希望的替代品。这些图像随后可以提供可靠的参数约束,尤其是在天体物理学领域。