The Influence of Snow Cover Variability and Tundra Lakes on Passive Microwave Remote Sensing of Late Winter Snow Water Equivalent in the Hudson Bay Lowlands
Notice bibliographique
Résumé
Current North American operational satellite passive microwave snow water equivalent (SWE) retrieval algorithms consistently underestimate SWE levels for tundra environments when compared to four years of regional snow surveys conducted in the Northwest Territories and northern Manitoba, Canada. Almost all contemporary SWE algorithms are based on the brightness temperature difference between the 37GHz and 19GHz frequencies found onboard both past and present spaceborne sensors. This underestimation is likely a result of the distribution and deposition of the tundra snow, coupled with the influence of tundra lakes on brightness temperatures at the 19GHz frequency. To better our understanding concerning the underestimation of passive microwave SWE retrievals on the tundra, Environment Canada collected in situ measurements of SWE, snow depth, and density at 87 sites within a 25km by 25km study domain located near Churchill, Manitoba in March 2006. Coincident multi-scale passive microwave airborne (70m & 500m resolution) and spaceborne (regridded to 12.5km & 25km resolution depending on frequency) data were measured at 6.9GHz, 19GHz, 37GHz and 89 GHz frequencies during the same time period. \n \nThe snow survey data highlighted small-scale localized patterns of snow distribution and deposition on the tundra that likely influences current SWE underestimation. Snow from the open tundra plains is re-distributed by wind into small-scale vegetated features and micro-topographic depressions such as narrow creekbeds, lake edge willows, small stands of coniferous trees and polygonal wedge depressions. The very large amounts of snow deposited in these spatially-constrained features has little influence on the microwave emission measured by large-scale passive microwave spaceborne sensors and is therefore unaccounted for in current methods of satellite SWE estimation. The analysis of the passive microwave airborne data revealed that brightness temperatures at the 19GHz were much lower over some tundra lakes, effectively lowering SWE at the satellite scale by reducing the 37-19GHz brightness temperature difference used to estimate SWE. The unique emission properties of lakes in the wide open expanse of the tundra plains, coupled with an insensitivity to the large amounts of SWE deposited in small-scale features provides an explanation for current passive microwave underestimation of SWE in the tundra environment.
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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 | 0,001 | 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 ».