C‐band backscatter from a complexly‐layered snow cover on first‐year sea ice
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We present a case study of observed and modelled C‐band microwave backscatter signatures for a complexly‐layered snow cover on smooth, land‐fast, first‐year sea ice. We investigate how complexly‐layered snow affects the backscatter, by comparing signatures with those for a simple snow cover, and through model sensitivity analysis. Backscatter signatures are obtained using a surface‐based scatterometer, on sea ice in Hudson Bay, Canada. Coincident in situ snow and ice geophysical measurements, and on‐ice meteorological observations, describe the snow cover formation and structure. A multilayer snow and ice backscatter model is used to iteratively add and subtract components of the complex snow cover to assess their impacts on the overall backscatter. For incidence angles between 20° and 70°, the backscatter from a complex snow cover on smooth first‐year sea ice is significantly higher than backscatter from a simple snow cover on similar sea ice. Sensitivity analysis suggests that rough ice layers formed within the complex snow cover and those superimposed at the sea ice interface are the physical mechanisms that affect an increase in surface and volume backscattering. This has implications for sea ice mapping, geophysical inversion and snow thickness studies. Copyright © 2014 John Wiley & Sons, Ltd.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».