Snow water equivalent retrieval in a Canadian boreal environment from microwave measurements using the HUT snow emission model
Notice bibliographique
Résumé
Snow water equivalent (SWE) is a critical parameter for climatological and hydrological studies over northern high-latitude areas. In this paper, we study the usability of the Helsinki University of Technology (HUT) snow emission model for the estimation of SWE in a Canadian boreal forest environment. The experimental data (airborne passive microwave and ground-based data) were acquired during the Boreal Ecosystem-Atmosphere Study winter field campaign held in February 1994 in Central Canada. Using the experimental dataset, surface brightness temperatures at 18 and 37 GHz (vertical polarization) were simulated with the HUT snow emission model and compared to those acquired by the airborne sensors. The results showed an important underestimation at 37 GHz (-27 K) and an overestimation at 18 GHz (10 K). In this paper, we demonstrate that the errors in the model simulations are due mainly to the extinction coefficient modeling, which is a function of snow grain size. Therefore, we propose a new semiempirical function for the extinction coefficient, based on an empirical correction to the Rayleigh scattering expression. Results presented in this paper show that the proposed function improves the HUT model accuracy to predict brightness temperature in the experimental context considered, with a mean error of /spl plusmn/5 K and /spl plusmn/9 K, respectively, at 18 and 37 GHz, and a negligible bias (less than 4 K) in both cases. These errors are comparable in magnitude to the accuracy of the radiometers used during the airborne flights. SWE was retrieved using the modified HUT snow emission model based on an iterative inversion technique. SWE was estimated with a mean error of /spl plusmn/10 mm and a negligible bias. Only a rough knowledge of mean snow grain size /spl phi/~ was required in the inversion procedure. The effects of possible errors on mean snow grain size /spl phi/~ are presented and discussed.
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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 | 0,000 |
| 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 ».