Estimating ice phenology on large northern lakes from AMSR-E: algorithm development and application to Great Bear Lake and Great Slave Lake, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Time series of brightness temperatures (TB) from the Advanced Microwave Scanning Radiometer–Earth Observing System (AMSR-E) are examined to determine ice phenology variables on the two largest lakes of northern Canada: Great Bear Lake (GBL) and Great Slave Lake (GSL). TB measurements from the 18.7, 23.8, 36.5, and 89.0 GHz channels (H- and V- polarization) are compared to assess their potential for detecting freeze-onset/melt-onset and ice-on/ice-off dates on both lakes. The 18.7 GHz (H-pol) channel is found to be the most suitable for estimating these ice dates as well as the duration of the ice cover and ice-free seasons. A new algorithm is proposed using this channel and applied to map all ice phenology variables on GBL and GSL over seven ice seasons (2002–2009). Analysis of the spatio-temporal patterns of each variable at the pixel level reveals that: (1) both freeze-onset and ice-on dates occur on average about one week earlier on GBL than on GSL (Day of Year (DY) 318 and 333 for GBL; DY 328 and 343 for GSL); (2) the freeze-up process or freeze duration (freeze-onset to ice-on) takes a slightly longer amount of time on GBL than on GSL (about 1 week on average); (3) melt-onset and ice-off dates occur on average one week and approximately four weeks later, respectively, on GBL (DY 143 and 183 for GBL; DY 135 and 157 for GSL); (4) the break-up process or melt duration (melt-onset to ice-off) lasts on average about three weeks longer on GBL; and (5) ice cover duration estimated from each individual pixel is on average about three weeks longer on GBL compared to its more southern counterpart, GSL. A comparison of dates for several ice phenology variables derived from other satellite remote sensing products (e.g. NOAA Interactive Multisensor Snow and Ice Mapping System (IMS), QuikSCAT, and Canadian Ice Service Database) show that, despite its relatively coarse spatial resolution, AMSR-E 18.7 GHz provides a viable means for monitoring of ice phenology on large northern lakes.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».