Observations of ice surface temperature and thickness in the Baltic Sea
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents the results of an airborne thermal infrared (TIR) experiment. The data were obtained during 6–9 February 1992 period in the Bay of Bothnia, the northern section of the Baltic Sea, in connection with an ERS‐1 field campaign. Two Aegema model 880 TIR cameras were used with nominal wavelengths at 5 and 10 µm, attached to the front of the helicopter with a Tyler mount. The camera's thermal resolution is 0.2 K; after corrections for atmosphere effects, the surface temperature accuracy is 0.5 K. The spatial resolution of individual images is 70 cm at the 300‐m flight altitude. The measurement programme was successful, producing high‐quality TIR data over ice for two different days, even under difficult weather conditions. Ice temperatures ranged from open water temperatures to 261 K for fast ice conditions on the day on the first flight. The standard deviation of the surface temperature, generally, increased with ice thickness with a value of ∼0.4 K for maximum thickness, and autocorrelation length scales not exceeding a value of 5 m. Generally, all the higher values of standard deviation (>0.7) of surface temperatures were for scenes with mixed ice/open water. The results show that TIR has a substantial ability to classify ice type and thickness when the air temperature is less than 269 K, from open water at the freezing point to thin nilas and thicknesses up to 20–45 cm in the fast ice zone. In addition, a quasi‐steady sea‐ice model is used to provide a physical interpretation of the sea‐ice surface temperatures. The use of the model requires information on the atmospheric surface layer and snow thickness data, together with calibration points. The model worked well when the air temperature was around 260 K or less.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 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 ».