Arctic waters and marginal ice zones: 2. An investigation of arctic atmospheric infrared absorption for advanced very high resolution radiometer sea surface temperature estimates
Notice bibliographique
Résumé
The derivation of sea surface temperatures (SST) from satellite radiometric data is well established in temperate latitudes. Water vapor is typically the greatest clear sky absorber of infrared (IR) energy between the emitting surface and spaceborne sensor, necessitating a corrective term for SST calculation. Algorithms developed for advanced very high resolution radiometers (AVHRR) use the difference in brightness temperatures between Channel 4 (10.3 to 11.3 μm) and Channel 5 (11.5 to 12.5 μm), or T45, to estimate the amount of IR absorption in the atmosphere. While relatively accurate in temperate latitudes, this approach is not applicable to Arctic waters, typically overestimating the SST by 2 to 3 K as a result of high T45 values that are not indicative of IR absorption by water vapor. The high T45 values in the Arctic may be attributable to atmospheric ice crystals. The attenuation of IR energy increases sharply across Channel 4 and 5 for ice crystals, the amount of which is a function of crystal size, shape and orientation. In the development of the Composite Arctic Sea Surface Temperature Algorithm in the North Water polynya (NOW), it was demonstrated that when T45 exceeded a threshold of 2 K the surface temperature could not be estimated owing to the presence of a clear sky absorptive feature. Observations from the NOW study led to the assessment that areas where T45 > 2K were covered by ice fog. This is a significant finding since these regions must be identified to achieve an accurate mapping of the surface temperature.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».