AEROsol generic classification using a novel Satellite remote sensing Approach (AEROSA) ... : تصنيف AEROSol العام باستخدام نهج جديد للاستشعار عن بعد عبر الأقمار الصناعية (AEROSA) ...

Numerous studies (hereafter GA: general approach studies) have been made to classify aerosols into desert dust (DD), biomass-burning (BB), clean continental (CC), and clean maritime (CM) types using only aerosol optical depth (AOD) and Ångström exponent (AE). However, AOD represents the amount of ae...

Full description

Bibliographic Details
Main Authors: Muhammad Bilal, Md. Arfan Ali, Janet E. Nichol, Max P. Bleiweiss, Gerrit de Leeuw, Alaa Mhawish, Yuan Shi, Usman Mazhar, Tariq Mehmood, Jhoon Kim, Zhongfeng Qiu, Wenmin Qin, Majid Nazeer
Format: Text
Language:English
Published: OpenAlex 2022
Subjects:
Aerosols' Impact on Climate and Hydrological Cycle
Global and Planetary Change
Environmental Science
Physical Sciences
Atmospheric Aerosols and their Impacts
Atmospheric Science
Earth and Planetary Sciences
Global Methane Emissions and Impacts
Aerosol Formation
Aerosols
Organic Aerosol
Atmospheric Aerosols
Atmospheric Dust
Aerosol
AERONET
Angstrom exponent
Environmental science
Haze
Satellite
Atmospheric sciences
Remote sensing
Meteorology
Geology
FOS Earth and related environmental sciences
Geography
Physics
Astronomy
Aerosol Robotic Network
Online Access:https://dx.doi.org/10.60692/ped42-z6f20
https://gresis.osc.int//doi/10.60692/ped42-z6f20
Description
Summary:Numerous studies (hereafter GA: general approach studies) have been made to classify aerosols into desert dust (DD), biomass-burning (BB), clean continental (CC), and clean maritime (CM) types using only aerosol optical depth (AOD) and Ångström exponent (AE). However, AOD represents the amount of aerosol suspended in the atmospheric column while the AE is a qualitative indicator of the size distribution of the aerosol estimated using AOD measurements at different wavelengths. Therefore, these two parameters do not provide sufficient information to unambiguously classify aerosols into these four types. Evaluation of the performance of GA classification applied to AErosol Robotic NETwork (AERONET) data, at sites for situations with known aerosol types, provides many examples where the GA method does not provide correct results. For example, a thin layer of haze was classified as BB and DD outside the crop burning and dusty seasons respectively, a thick layer of haze was classified as BB, and aerosols from ... : تم إجراء العديد من الدراسات (فيما يلي GA: دراسات النهج العام) لتصنيف الهباء الجوي إلى غبار صحراوي (DD)، وحرق الكتلة الحيوية (BB)، وأنواع قارية نظيفة (CC)، وبحرية نظيفة (CM) باستخدام العمق البصري للهباء الجوي فقط (AOD) وأس Ångström (AE). ومع ذلك، يمثل AOD كمية الهباء الجوي المعلقة في العمود الجوي في حين أن AE هو مؤشر نوعي لتوزيع حجم الهباء الجوي المقدر باستخدام قياسات AOD بأطوال موجية مختلفة. لذلك، لا توفر هاتان المعلمتان معلومات كافية لتصنيف الهباء الجوي بشكل لا لبس فيه في هذه الأنواع الأربعة. يوفر تقييم أداء تصنيف GA المطبق على بيانات AErosol Robotic NETwork (AERONET)، في مواقع الحالات ذات أنواع الهباء الجوي المعروفة، العديد من الأمثلة التي لا تقدم فيها طريقة GA نتائج صحيحة. على سبيل المثال، تم تصنيف طبقة رقيقة من الضباب على أنها BB و DD خارج حرق المحاصيل والمواسم المتربة على التوالي، وتم تصنيف طبقة سميكة من الضباب على أنها BB، وتم تصنيف الهباء الجوي من أحداث حرق بقايا المحاصيل المعروفة على أنها DD و CC و CM بطريقة GA. تظهر النتائج أيضًا أن التصنيف يختلف باختلاف الموسم، على سبيل المثال، لوحظ نفس نطاق AOD و ...

Similar Items