POLDER/PARASOLを用いたグローバル多層雲識別

要旨 多層雲状況の検出は、衛星の取得アルゴリズムや多くの気候関連のアプリケーションにおいて重要です。本論文では、著者は地球の反射率に関する偏光と方向性（POLDER）観測を利用して、単層および多層の雲状況を識別するアルゴリズムを説明し、その信頼指数を示しています。著者の参照は、A-Train衛星コンステレーションのアクティブな機器の相乗効果から来ています。このアルゴリズムは、情報理論からのメトリックとPOLDERレベル2製品に対する一連のテストを使用した決定木に基づいています。著者は、0から100の間の離散値を取る木分類の最終結果として多層フラッグを取得します。0に近い値（100）は、単層（多層）の特性に対するより高い信頼を示します。この指標はそのまま使用することも、誤分類のリスクを最小限に抑える閾値を用いるバイナリインデックスとして単層と多層の雲を区別するために使用することもできます。ほとんど完全に覆われ、光学的に十分に厚い雲シーンにおいて、誤分類のリスクは2006年から2010年の間で29%から34%の範囲です。また、推定された雲シーンの単層および多層特性に対する平均信頼度はそれぞれ74.0%および58.2%です。バイナリ区別を用いることで、POLDERは興味深い特徴を示す単層–多層雲特性の気候学を提供します。中程度解像度イメージングスペクトロラジオメータ（MODIS）の多層フラッグの性能との比較が与えられています。