Synergistic mixed-layer height retrieval method using microwave radiometer and lidar ceilometer observations

Carregant...
Miniatura
El pots comprar en digital a:
El pots comprar en paper a:

Projectes de recerca

Unitats organitzatives

Número de la revista

Títol de la revista

ISSN de la revista

Títol del volum

Col·laborador

Editor

Tribunal avaluador

Realitzat a/amb

Tipus de document

Text en actes de congrés

Data publicació

Editor

Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)

Condicions d'accés

Accés obert

item.page.rightslicense

Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització de la persona titular dels drets

Assignatures relacionades

Assignatures relacionades

Publicacions relacionades

Datasets relacionats

Datasets relacionats

Projecte CCD

Abstract

This paper tackles synergistic mixed-layer height (MLH) estimation via a combination of microwave radiometer (MWR) and lidar ceilometer (LC)-based estimates. While MLH-MWR estimates rely on potential temperature retrievals, MLH-LC estimates rely on aerosol gradients. The pros and cons of MLH retrievals obtained from MWR via the parcel method and from LC via an extended Kalman filter (EKF)-based method are used to motivate the synergistic algorithm. The synergistic algorithm is introduced as a maximum-likelihood combination of MLH-MWR and MLH-LC. Two case examples from the 2013 HOPE campaign at Jülich, Germany, are used to show the robustness of the synergistic method and the effect of surface temperature measurement error. Doppler wind lidar retrievals and radiosonde reference MLH estimates are used for validation.

Descripció

Persones/entitats

Document relacionat

Versió de

Citació

Araujo da Silva, M.P. [et al.]. Synergistic mixed-layer height retrieval method using microwave radiometer and lidar ceilometer observations. A: IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium. "IGARSS 2022 - 2022 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium: 17-22 July, 2022 Kuala Lumpur, Malaysia: proceedings". Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), 2022, p. 6566-6569. ISBN 978-1-6654-2792-0. DOI 10.1109/IGARSS46834.2022.9883098.

Ajut

Forma part

Dipòsit legal

ISBN

978-1-6654-2792-0

ISSN

Altres identificadors

Referències