A combined approach of remote sensing and airborne electromagnetics to determine the volume of polynya sea ice in the Laptev Sea
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. A combined interpretation of synthetic aperture radar (SAR) satellite images and helicopter electromagnetic (HEM) sea-ice thickness data has provided an estimate of sea-ice volume formed in Laptev Sea polynyas during the winter of 2007/08. The evolution of the surveyed sea-ice areas, which were formed between late December 2007 and middle April 2008, was tracked using a series of SAR images with a sampling interval of 2–3 days. Approximately 160 km of HEM data recorded in April 2008 provided sea-ice thicknesses along profiles that transected sea ice varying in age from 1 to 116 days. For the volume estimates, thickness information along the HEM profiles was extrapolated to zones of the same age. The error of areal mean thickness information was estimated to be between 0.2 m for younger ice and up to 1.55 m for older ice, with the primary error source being the spatially limited HEM coverage. Our results have demonstrated that the modal thicknesses and mean thicknesses of level ice correlated with the sea-ice age, but that varying dynamic and thermodynamic sea-ice growth conditions resulted in a rather heterogeneous sea-ice thickness distribution on scales of tens of kilometers. Taking all uncertainties into account, total sea-ice area and volume produced within the entire surveyed area were 52 650 km2 and 93.6 ± 26.6 km3. The surveyed polynya contributed 2.0 ± 0.5% of the sea-ice produced throughout the Arctic during the 2007/08 winter. The SAR-HEM volume estimate compares well with the 112 km3 ice production calculated with a~high-resolution ocean sea-ice model. Measured modal and mean-level ice thicknesses correlate with calculated freezing-degree-day thicknesses with a factor of 0.87–0.89, which was too low to justify the assumption of homogeneous thermodynamic growth conditions in the area, or indicates a strong dynamic thickening of level ice by rafting of even thicker ice.
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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 ».