Melting on glaciers: environmental controls examined with orbiting radar
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Direct, in situ measurements of glacier mass balance are expensive. Remote sensing would be an attractive alternative if remotely observable quantities could be interpreted in terms of mass gain or loss. A system developed recently for the analysis of Radarsat browse images is used here to explore temporal and environmental controls of melting on glaciers on Axel Heiberg Island, Nunavut, Canada. The browse images have an effective spatial resolution of 2 km, are georeferenced to single‐pixel accuracy, and number about 200 over the two study years, 1998 and 1999. Surface melting in the accumulation zone is readily recognized by the contrast between bright frozen firn, which exhibits a microwave signal dominated by volume scattering from ice lenses and pipes, and dark wet firn, the signal from which is muted by either absorption or near‐specular reflection at the surface. In the ablation zone, radar images, apart from showing the brief spring period of snowmelt, contain little information about the intensity or even the fact of melting. However, in the accumulation zone there is a definite dependence of brightness on temperature: at temperatures above freezing, the hotter it is the darker is the appearance of the glacier. This is most naturally (and encouragingly) interpreted as a relation between brightness and melting rate. Analysis of same‐day image pairs shows that, as expected, the terrain slope and the aspect influence the radar brightness strongly and must therefore be allowed for in future modelling of the hydrology of ablation on glaciers. Copyright © 2001 John Wiley & Sons, Ltd.
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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) | 0,001 | 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 ».