Seasonal characterization of microwave emissions from snow‐covered first‐year sea ice
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Brightness temperature T B data were collected with a surface‐based radiometer operating on both vertical and horizontal polarizations at frequencies of 19, 37, and 85 GHz. Both microwave emissions and thermophysical data were collected as part of the Collaborative–Interdisciplinary Cryospheric Experiment between 15 May and 25 June 2000, in the Canadian High Arctic. Each season was characterized by a running variance of the time series in the microwave emissions. The seasonal analysis was conducted through observed changes in the physical characteristics of the sea ice and the overlying snow pack. Results from a k ‐means clustering analysis show that variability in the microwave response can be categorized into phenomenological states that were described by Livingstone et al . [ IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 1987; 25 (2): 174–187] as winter, early melt, melt onset and advanced melt . We describe the average thermophysical conditions associated with each one of these ‘ablation states’ and interpret the relative contributions of each to the observed microwave response. Emissivities were calculated and used as part of a descriptive analysis of the seasonal variation of T B . Our results confirm other findings that the strength and pattern of the relationship are frequency dependent and relative to snow and ice dielectric properties. Useful information on the thermodynamic state of the snow–sea‐ice system can be derived from passive microwave data, since the microwave emissions respond to the general seasonal changes associated with the transition from winter to a melt ponded sea ice surface. Copyright © 2001 John Wiley & Sons, Ltd.
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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) | 0,005 | 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 ».