Satellite microwave observations of the interannual variability of snowmelt on sea ice in the Southern Ocean
Notice bibliographique
Résumé
Snowmelt processes on Antarctic sea ice are examined. We present a simple snowmelt indicator based on diurnal brightness temperature variations from microwave satellite data. The method is validated through extensive field data from the western Weddell Sea and lends itself to the investigation of interannual and spatial variations of the typical snowmelt on Antarctic sea ice. We use in‐situ measurements of physical snow properties to show that despite the absence of strong melting, the summer period is distinct from all other seasons with enhanced diurnal variations of snow wetness. A microwave emission model reveals that repeated thawing and refreezing cause the typical microwave emissivity signatures that are found on perennial Antarctic sea ice during summer. The proposed melt indicator accounts for the characteristic phenomenological stages of snowmelt in the Southern Ocean and detects the onset of diurnal snow wetting. An algorithm is presented to map large‐scale snowmelt onset based on satellite data from the period between 1988 and 2006. The results indicate strong meridional gradients of snowmelt onset with the Weddell, Amundsen, and Ross Seas showing earliest (beginning of October) and most frequent snowmelt. Moreover, a distinct interannual variability of melt onset dates and large areas of first‐year ice where no diurnal freeze thawing occurs at the surface are determined.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 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 ».