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Enregistrement W2314698906 · doi:10.5194/tcd-8-1831-2014

Sensitivity of CryoSat-2 Arctic sea-ice volume trends on radar-waveform interpretation

2014· preprint· en· W2314698906 sur OpenAlexaboutno aff
Robert Ricker, Stefan Hendricks, Veit Helm, Henriette Skourup, Malcolm Davidson

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFreeboardRadar altimeterSea iceSnowSea ice thicknessAltimeterArctic ice packGeologyRemote sensingRadarSea ice concentrationClimatologyMeteorologyEnvironmental scienceGeographyComputer scienceGeomorphologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Several studies have shown that there is considerable evidence that the Arctic sea-ice is thinning during the last decades. When combined with the observed rapid reduction of ice-covered area this leads to a decline in sea-ice volume. The only remote sensing technique capable of quantifying this ice volume decrease at global scale is satellite altimetry. In this context the CryoSat-2 satellite was launched in 2010 and is equipped with the Ku-band SAR radar altimeter SIRAL, which we use to derive sea-ice freeboard defined as the height of the ice surface above the local sea level. In the context of quantifying Arctic ice-volume decrease at global scale, the CryoSat-2 satellite was launched in 2010 and is equipped with the Ku-band SAR radar altimeter SIRAL, which we use to derive sea-ice freeboard defined as the height of the ice surface above the sea level. Accurate CryoSat-2 range measurements over open water and the ice surface in the order of centimeters are necessary to achieve the required accuracy of the freeboard to thickness conversion. Besides uncertainties of the actual sea-surface height and limited knowledge of ice and snow properties, the penetration of the radar signal into the snow cover and therefore the interpretation of radar echoes is crucial. This has consequences in the selection of retracker algorithms which are used to track the main scattering horizon and assign a range estimate to each CryoSat measurement. In this paper we apply a retracker algorithm with thresholds of 40%, 50% and 80% of the first maximum of radar echo power, spanning the range of values used in current literature. For the 40% threshold we assume that the main scattering horizon lies at a certain depth between the surface and snow-ice interface as verified through coincident CryoSat-2 and airborne laser altimetry measurements. This contrasts with the 50% and 80% thresholds where we assume the ice-snow interface as the main scattering horizon similar to other published studies. Using the selected retrackers we evaluate the uncertainties of trends in sea-ice freeboard and higher level products that arise from the choice of the retracker threshold only, independently from the uncertainties related to snow and ice properties. Our study shows that the choice of retracker thresholds does have a non-negligible impact on magnitude estimates of sea-ice freeboard, thickness and volume, but that the main trends in these parameters are less affected. Specifically we find declines of Arctic sea-ice volume of 9.7% (40% threshold), 10.9% (50% threshold) and 6.9% (80% threshold) between March 2011 and March 2013. In contrast to that we find increases in Arctic sea-ice volume of 27.88% (40% threshold), 25.71% (50% threshold) and 32.65% (80% threshold) between November 2011 and November 2013. Furthermore we obtain a significant increase of freeboard from March 2013 to November 2013 in the area for multi-seasonal sea-ice north of Greenland and the Canadian Archipelago. Since this is unlikely it gives rise to the assumption that applying different retracker thresholds depending on seasonal properties of the snow load is necessary in the future.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,206 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations5
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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