Ice Freeze-up and Break-up Detection of Shallow Lakes in Northern Alaska with Spaceborne SAR
Notice bibliographique
Résumé
Shallow lakes, with depths less than ca. 3.5–4 m, are a ubiquitous feature of the Arctic Alaskan Coastal Plain, covering up to 40% of the land surface. With such an extended areal coverage, lakes and their ice regimes represent an important component of the cryosphere. The duration of the ice season has major implications for the regional and local climate, as well as for the physical and biogeochemical processes of the lakes. With day and night observations in all weather conditions, synthetic aperture radar (SAR) sensors provide year-round acquisitions. Monitoring the evolution of radar backscatter (σ°) is useful for detecting the timing of the beginning and end of the ice season. Analysis of the temporal evolution of C-band σ° from Advanced Synthetic Aperture Radar (ASAR) Wide Swath and RADARSAT-2 ScanSAR, with a combined frequency of acquisitions from two to five days, was employed to evaluate the potential of SAR to detect the timing of key lake-ice events. SAR observations from 2005 to 2011 were compared to outputs of the Canadian Lake Ice Model (CLIMo). Model simulations fall within similar ranges with those of the SAR observations, with a mean difference between SAR observations and model simulations of only one day for water-clear-of-ice (WCI) from 2006 to 2010. For freeze onset (FO), larger mean differences were observed. SAR analysis shows that the mean FO date for these shallow coastal lakes is 30 September and the mean WCI date is 5 July. Results reveal that greater variability existed in the mean FO date (up to 26 days) than in that of melt onset (MO) (up to 12 days) and in that of WCI (6 days). Additionally, this study also identifies limitations and provides recommendations for future work using C-band SAR for monitoring the lake- ice phenology of shallow Arctic lakes.
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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) | 0,000 | 0,000 |
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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».