Uncertainties in retrieved ice thickness from freeboard measurements due to surface melting
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Airborne and spaceborne remote sensing of ice freeboard offers a good method of retrieving ice thickness in the polar oceans. However, its accuracy is highly limited by the factors altering the hydrostatic equilibrium of ice floes, such as snow cover and melt ponds which change the surface loading on the ice volume. In contrast to the abundant studies on snow loads, little attention has been paid to the role of melt ponds, partly owing to the difficulties of freeboard measurements during the melt season. To help fill this gap and provide a basis for possible instruments and algorithms being able to access ice freeboard with melting surface in future, a theoretical model was developed to investigate the uncertainty in ice thickness retrieval due to surface melting. First, the ice thickness was related to the freeboard, snow depth, melt pond size and densities of snow, ice and water, and then a sensitivity analysis was carried out to study the influence of melt pond morphology. The results show that melting ice has a much lower mean thickness than ice without a melting surface, although with the same freeboard because of a loss of floe weight due to melting. During pond evolution, a floe gains weight when ponds deepen on the vertical scale, but loses weight when they widen on the horizontal scale, resulting in increasing mean ice thickness with decreasing pond depth and fraction. Freeboard is found to be the major source of uncertainty in the retrieved thickness of first-year ice (FYI), while it is ice density in the case of multi-year ice (MYI). The ratio of ice draft to freeboard ranges from 3.0 to 6.2 for FYI and 2.0 to 4.1 for MYI, agreeing with field observations during melting seasons.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».