Monitoring ice break-up on the Mackenzie River using MODIS data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The aim of this study was to develop an approach for estimating ice break-up dates on the Mackenzie River (MR) using more than a decade of MODIS Level 3 500 m snow products (MOD/MYD10A1), complemented with 250 m Level 1B radiance products (MOD/MYD02QKM) from the Terra and Aqua satellite platforms. The analysis showed break-up began on average between days of year (DOYs) 115 and 125 and ended between DOYs 145 and 155 over 13 ice seasons (2001–2013), resulting in an average melt duration of ca. 30–40 days. Thermal processes were more important in driving ice break-up south of the MR confluence with the Liard River, while dynamically driven break-up was more important north of the Liard. A comparison of the timing of ice disappearance with snow disappearance from surrounding land areas of the MR with MODIS Level 3 snow products showed varying relationships along the river. Ice-off and snow-off timing were in sync north of the MR–Liard River confluence and over sections of the MR before it enters the Mackenzie Delta, but ice disappeared much later than snow on land in regions where thermal ice break-up processes dominated. MODIS observations revealed that channel morphology is a more important control of ice break-up patterns than previously believed with ice runs on the MR strongly influenced by channel morphology (islands and bars, confluences and channel constriction). Ice velocity estimates from feature tracking were able to be made in 2008 and 2010 and yielded 3–4-day average ice velocities of 1.21 and 1.84 m s−1 respectively, which is in agreement with estimates from previous studies. These preliminary results confirm the utility of daily MODIS data for monitoring ice break-up processes along the Mackenzie River. The addition of optical and synthetic aperture radar data from recent and upcoming satellite missions (e.g. Sentinel-1/2/3 and RADARSAT Constellation) would improve the monitoring of ice break-up in narrower sections of the MR.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».