Melt ponds on sea ice in the Canadian Archipelago: 2. On the use of RADARSAT‐1 synthetic aperture radar for geophysical inversion
Notice bibliographique
Résumé
Microwave scattering from a first‐year sea ice (FYI) melt ponded surface is examined using RADARSAT‐1 synthetic aperture radar (SAR) data collected during the 1997 Collaborative‐Interdisciplinary Cryospheric Experiment (C‐ICE'97) near Resolute Bay, Nunavut. This paper (1) investigates the utility of time series of microwave scattering to detect melt pond formation and (2) investigates approaches toward geophysically inverting information on the physical and radiative properties of this surface. We found melt pond formation to coincide with a sharp rise in the temporal evolution of the microwave scattering coefficient (σ°) over FYI. RADARSAT‐1 incidence angle and surface wind speed explained >90% of the variation in σ°. RADARSAT‐1 σ° was sensitive ( R 2 = 0.80) to the fractional coverage of melt ponds during windy conditions (∼ 5.3 m s −1 ). Spatial and temporal coincident measurements of RADARSAT‐1 σ° and the integrated shortwave albedo revealed a strong negative statistical correlation ( R 2 = 0.91) during windy conditions (∼ 5.3 m s −1 ). A weaker, but strong, negative relationship ( R 2 = 0.78) was observed for less windy conditions (∼ 3.2 m s −1 ), and a very weak positive relationship ( R 2 = 0.19) was found for low wind speed conditions (∼ 1.5 m s −1 ). All relationships were observed for melt pond fractions between 13 and 34%.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».