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Enregistrement W1976198585 · doi:10.1080/07038992.2001.10854892

SSM/I Sea Ice Remote Sensing for Mesoscale Ocean-Atmosphere Interaction Analysis

2001· article· en· W1976198585 sur OpenAlexvenueno aff
Lars Kaleschke, Christof Lüpkes, Timo Vihma, Jörg Haarpaintner, A. Bochert, J.T. Hartmann, Georg Heygster

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Remote Sensing · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsForestryHumanitiesGeographyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Deux algorithmes ont été utilisés dans un schéma hybride pour dériver des cartes de concentration de glace de mer à une résolution de 12 km à partir de données SSM/I (Special Sensor Microwave Imager). Un des algorithmes est basé sur la différence de polarisation à 85 GHz. Le second algorithme est celui de l'équipe de la NASA utilisant les canaux SSM/I à 19 et 37 GHz. L'utilisation des données SSM/I à 85 GHz apporte une amélioration importante de la résolution comparativement aux données SSM/I à 19 GHz. Dans ce cas, il faut toutefois prendre en considération la plus grande opacité atmosphérique affectant les mesures SSM/I à 85 GHz (influence de la météo) qui peut entraîner des mesures erronées de la concentration de la glace de mer - en particulier en eau libre. Notre schéma combine la haute résolution spatiale des canaux à 85 GHz avec la décision basée sur NTA qui est quasi indépendante de la température, que les points de données appartiennent à la partie de mer sans glace ou à la partie recouverte de glace. Des températures de brillance de référence (points de liaison) à 85 GHz ont été estimées utilisant une méthode statistique de type régression linéaire avec l'aide de données de référence indépendantes de concentration de glace de mer. Celles-ci ont été dérivées des mesures à double polarisation à 19 et 37 GHz acquises par capteur hyperfréquences passif aéroporté et des images du scanneur optique. L'évaluation des données SSM/I de 30 jours comparant les concentrations de glace obtenues par NTA et à 85 GHz indique une bonne correspondance et une relation linéaire forte. Des données RSO ERS-2 et SSM/I ont aussi été utilisées pour analyser l'évolution de la polynie de Storfjorden et de la zone marginale de glace dans le détroit de Fram. Deux modèles atmosphériques numériques différents ont été utilisés pour analyser l'effet de l'amélioration de la résolution de 50 à 12 km sur les données de concentration de glace prescrites pour modéliser la couche limite de l'atmosphère (ABL). On a trouvé que la représentation de la zone marginale de glace (MIZ) influence considérablement les températures modélisées de ABL. Les profils de température obtenus avec le modèle basé sur l'utilisation des données de concentration de glace à haute résolution sont significativement mieux corrélés avec les profils mesurés par avion.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,211 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations352
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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