Evaluation of CryoSat-2 derived sea-ice freeboard over fast ice in McMurdo Sound, Antarctica
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Using in situ data from 2011 and 2013, we evaluate the ability of CryoSat-2 (CS-2) to retrieve sea-ice freeboard over fast ice in McMurdo Sound. This provides the first systematic validation of CS-2 in the coastal Antarctic and offers insight into the assumptions currently used to process CS-2 data. European Space Agency Level 2 (ESAL2) data are compared with results of a Waveform Fitting (WfF) procedure and a Threshold-First-Maximum-Retracker-Algorithm employed at 40% (TFMRA40). A supervised freeboard retrieval procedure is used to reduce errors associated with sea surface height identification and radar velocity in snow. We find ESAL2 freeboards located between the ice and snow freeboard rather than the frequently assumed snow/ice interface. WfF is within 0.04 m of the ice freeboard but is influenced by variable snow conditions causing increased radar backscatter from the air/snow interface. Given such snow conditions and additional uncertainties in sea surface height identification, a positive bias of 0.14 m away from the ice freeboard is observed. TFMRA40 freeboards are within 0.03 m of the snow freeboard. The separation of freeboard estimates is primarily driven by the different assumptions of each retracker, although waveform alteration by variations in snow properties and surface roughness is evident. Techniques are amended where necessary, and automatic freeboard retrieval procedures for ESAL2, WfF and TFMRA40 are presented. CS-2 detects annual fast-ice freeboard trends using all three automatic procedures that are in line with known sea-ice growth rates in the region.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».