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Accuracy Enhancement of the Two-Stream Radiative Transfer Model for Computing Absorption Bands at the Presence of Aerosols

del Águila, Ana und Efremenko, Dmitry S. (2021) Accuracy Enhancement of the Two-Stream Radiative Transfer Model for Computing Absorption Bands at the Presence of Aerosols. Light and Engineering, 29 (2), Seiten 79-86. Znack Publishing House. doi: 10.33383/2020-078. ISSN 0236-2945.

[img] PDF - Nur DLR-intern zugänglich - Verlagsversion (veröffentlichte Fassung)
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Offizielle URL: https://l-e-journal.com/en/journals/light-engineering-29-2/accuracy-enhancement-of-the-two-stream-radiative-transfer-model-for-computing-absorption-bands-at-th/

Kurzfassung

The two-stream model is the fastest radiative transfer model among those based on the discrete ordinate method. Although its accuracy is not high enough to be used in applications, the two-stream model gets more attention in computationally demanding tasks such as line-by-line simulations in the gaseous absorption bands. For this reason, we designed the cluster low-streams regression (CLSR) technique, in which a spectrum computed with a two-stream model, is refined by using statistical dependencies between two- and multistream radiative transfer models. In this paper, we examine the efficiency of this approach for computing Hartley-Huggins, O2 A-, water vapour and CO2 bands at the presence of aerosols. The numerical results evidence that the errors of the CLSR method is not biased and around 0.05 %, while the performance enhancement is two orders of magnitude.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/146793/
Dokumentart:Zeitschriftenbeitrag
Titel:Accuracy Enhancement of the Two-Stream Radiative Transfer Model for Computing Absorption Bands at the Presence of Aerosols
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
del Águila, AnaAna.delAguilaPerez (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-9006-9631NICHT SPEZIFIZIERT
Efremenko, Dmitry S.dmitry.efremenko (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-7449-5072NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:22 April 2021
Erschienen in:Light and Engineering
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
Band:29
DOI:10.33383/2020-078
Seitenbereich:Seiten 79-86
Verlag:Znack Publishing House
ISSN:0236-2945
Status:veröffentlicht
Stichwörter:cluster low-streams regression method, hyperspectral data, regression model, radiative transfer, aerosol models, line-by-line model
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Erdbeobachtung
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R EO - Erdbeobachtung
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Spektroskopische Verfahren der Atmosphäre
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Methodik der Fernerkundung > Atmosphärenprozessoren
Hinterlegt von: del Aguila Perez, Ana
Hinterlegt am:07 Dez 2021 14:36
Letzte Änderung:08 Dez 2021 09:14

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