Influence of snow cover and algae on the spectral dependence of transmitted irradiance through Arctic landfast first‐year sea ice
Notice bibliographique
Résumé
Extensive spatial and temporal observations of sea ice algae remain limited due in part to current destructive and time intensive sampling techniques. In this paper we examine the influence of snow cover and ice algal biomass on the spectral dependence of photosynthetically available radiation transmitted through the snow‐ice matrix using a data set collected in Resolute Passage, Canada, from 3 to 21 May 2003. The relationships between a normalized difference index (NDI) of transmitted irradiance with ice algal biomass and with snow cover provided a means to examine and compare observational and modeled data. In contrast to the dominant scattering properties of snow, absorption largely controls the spectral diffuse attenuation coefficient of algae. Our results show that snow has little effect on the distribution of transmitted spectral irradiance at wavelengths between 400 and 550 nm, whereas algae have a strong absorption peak near 440 nm that dominates changes in spectral transmission across this wavelength range. Up to 89% of the total variation in algae biomass was accounted for with a single NDI wavelength combination. Therefore the blue wavelength peak in algal spectral absorption lends particularly well to the remote estimation of algae biomass using transmitted irradiance. Deviations between observed and modeled data highlight the need for improvements to model inputs and therefore more detailed observations of processes controlling snow, ice, and algae in situ optical properties.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».