Albedo over rough snow and ice surfaces
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Both satellite and ground-based broadband albedo measurements over rough and complex terrain show several limitations concerning feasibility and representativeness. To assess these limitations and understand the effect of surface roughness on albedo, firstly, an intrasurface radiative transfer (ISRT) model is combined with albedo measurements over different penitente surfaces on Glaciar Tapado in the semi-arid Andes of northern Chile. Results of the ISRT model show effective albedo reductions over the penitentes up to 0.4 when comparing the rough surface albedo relative to the albedo of the flat surface. The magnitude of these reductions primarily depends on the opening angles of the penitentes, but the shape of the penitentes and spatial variability of the material albedo also play a major role. Secondly, the ISRT model is used to reveal the effect of using albedo measurements at a specific location (i.e., apparent albedo) to infer the true albedo of a penitente field (i.e., effective albedo). This effect is especially strong for narrow penitentes, resulting in sampling biases of up to ±0.05. The sampling biases are more pronounced when the sensor is low above the surface, but remain relatively constant throughout the day. Consequently, it is important to use a large number of samples at various places and/or to locate the sensor sufficiently high in order to avoid this sampling bias of surface albedo over rough surfaces. Thirdly, the temporal evolution of broadband albedo over a penitente-covered surface is analyzed to place the experiments and their uncertainty into a longer temporal context. Time series of albedo measurements at an automated weather station over two ablation seasons reveal that albedo decreases early in the ablation season. These decreases stabilize from February onwards with variations being caused by fresh snowfall events. The 2009/2010 and 2011/2012 seasons differ notably, where the latter shows lower albedo values caused by larger penitentes. Finally, a comparison of the ground-based albedo observations with Landsat and MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)-derived albedo showed that both satellite albedo products capture the albedo evolution with root mean square errors of 0.08 and 0.15, respectively, but also illustrate their shortcomings related to temporal resolution and spatial heterogeneity over small mountain glaciers.
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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 | 0,000 | 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) | 0,004 | 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 ».