Estimating Passive Microwave Brightness Temperature Over Snow-Covered Land in North America Using a Land Surface Model and an Artificial Neural Network
Notice bibliographique
Résumé
An artificial neural network (ANN) is presented for the purpose of estimating passive microwave (PMW) brightness temperatures over snow covered land in North America. The NASA Catchment Land Surface Model (Catchment) is used to define snowpack properties; the Catchment-based ANN is then trained with PMW measurements acquired by the Advanced Microwave Scanning Radiometer (AMSR-E). A comparison of ANN output against AMSR-E measurements not used during training activities as well as a comparison against independent PMW measurements collected during airborne surveys demonstrates the predictive skill of the ANN. When averaged over the study domain for the 9-year study period, computed statistics (relative to AMSR-E measurements not used during training) for multiple frequencies and polarizations yielded a near-zero bias, a root mean squared error less than 10 K, and a time series anomaly correlation coefficient of approximately 0.5. The ANN demonstrates skill during the accumulation phase when the snowpack is relatively dry as well as during the ablation phase when the snowpack is ripe and relatively wet. Overall, the results suggest the ANN could serve as a computationally efficient measurement operator for data assimilation at the continental scale.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».