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A predictor analysis framework for surface radiation budget reprocessing using satellite data

机译：使用卫星数据进行表面辐射预算的预测框架分析框架

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Equipped with various types of imagers, lasers and radars, dozens of satellites orbit the earth every day collecting and relaying data for weather and atmospheric analysis, communication and navigation applications and planetary studies. Earth orbiting satellites are part of the critical space infrastructures. NASA's Global Energy and Water Cycle (GEWEX) surface radiation budget (SRB) shortwave algorithm derives long-term datasets from satellite data of the distribution of the sun's energy to the surface and back to space. This paper presents an analysis framework to describe propagation of input parameter variability to output data results in algorithmic computations, and then quantify the variability in the solution sets. The SRB shortwave algorithm and design of experiments (DOE) methods are utilised to determine significant input parameters and interactions. A sensitivity analysis is also conducted to determine the variability in the output data for each dependent variable varying within their range using Monte Carlo simulation.
机译：配备各种类型的成像仪，激光器和雷达，数十个卫星绕地球每天收集和中继数据，用于天气和大气分析，通信和导航应用和行星研究。地球轨道卫星是关键空间基础设施的一部分。 NASA的全球能源和水循环（GEWEX）表面辐射预算（SRB）短波算法从太阳能的分布到表面并返回到空间的卫星数据中得出长期数据集。本文介绍了一个分析框架，用于描述输入参数可变性的传播，以输出数据导致算法计算，然后量化解决方案集中的可变性。 SRB短波算法和实验（DOE）方法的设计用于确定显着的输入参数和相互作用。还进行了灵敏度分析以确定使用Monte Carlo仿真在其范围内变化的输出数据中的可变性。

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