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Enregistrement W2167945248 · doi:10.5194/tc-6-1507-2012

A method for sea ice thickness and concentration analysis based on SAR data and a thermodynamic model

2012· article· en· W2167945248 sur OpenAlexfundaboutno aff
Juha Karvonen, Bin Cheng, Timo Vihma, Matt Arkett, Tom Carrières

Notice bibliographique

Revue˜The œcryosphere · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans Canada
Mots-clésSea iceSea ice concentrationSynthetic aperture radarSea ice thicknessGeologyClimatologyRemote sensingForcing (mathematics)MeteorologyArctic ice packGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. An analysis of ice thickness distribution is a challenge, particularly in a seasonal sea ice zone with a strongly dynamic ice motion field, such as the Gulf of St. Lawrence off Canada. We present a novel automated method for ice concentration and thickness analysis combining modeling of sea ice thermodynamics and detection of ice motion on the basis of space-borne Synthetic Aperture Radar (SAR) data. Thermodynamic evolution of sea ice thickness in the Gulf of St. Lawrence was simulated for two winters, 2002–2003 and 2008–2009. The basin-scale ice thickness was controlled by atmospheric forcing, but the spatial distribution of ice thickness and concentration could not be explained by thermodynamics only. SAR data were applied to detect ice motion and ice surface structure during these two winters. The SAR analysis is based on estimation of ice motion between SAR image pairs and analysis of the local SAR texture statistics. Including SAR data analysis brought a significant added value to the results based on thermodynamics only. Our novel method combining the thermodynamic modeling and SAR yielded results that well match with the distribution of observations based on airborne Electromagnetic Induction (EM) method. Compared to the present operational method of producing ice charts for the Gulf of St. Lawrence, which is based on visual interpretation of SAR data, the new method reveals much more detailed and physically based information on spatial distribution of ice thickness. The algorithms can be run automatically, and the final products can then be used by ice analysts for operational ice service. The method is globally applicable to all seas where SAR data are available.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,241 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations34
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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