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Enregistrement W2527107186

Passive Microwave Remote Sensing of Ice Cover on Large Northern Lakes: Great Bear Lake and Great Slave Lake, Northwest Territories, Canada

2012· dissertation· en· W2527107186 sur OpenAlexaboutno aff
Kyung Kuk Kang

Notice bibliographique

RevueUWSpace (University of Waterloo) · 2012
Typedissertation
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCover (algebra)GeographyArchaeologyRemote sensingPhysical geographyOceanographyGeologyEngineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Time series of brightness temperature (TB) measurement obtained at various frequencies by the Advanced Microwave Scanning Radiometer–Earth Observing System (AMSR-E) are investigated to determine ice phenology parameters and ice thickness on Great Bear Lake (GBL) and Great Slave Lake (GSL), Northwest Territories, Canada. TB measurements from the 6.9, 10.7, 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 (FO)/melt-onset (MO), ice-on/ice-off dates, and ice thickness on both lakes. The sensitivity of TB measurements at 6.9, 10.7, and 18.7 GHz to ice thickness is also examined using a previously validated thermodynamic lake ice model and the most recent version of the Helsinki University of Technology (HUT) model, which accounts for the presence of a lake-ice layer under snow. \n \nThis study shows that 18.7 GHz H-pol is the most suitable AMSR-E channel for detecting ice phenology events, while 18.7 GHz V-pol is preferred for estimating lake ice thickness on the two large northern lakes. These two channels therefore form the basis of new ice cover retrieval algorithms. The algorithms were applied to map monthly ice thickness products and all ice phenology parameters on GBL and GSL over seven ice seasons (2002-2009). \n \nThrough application of the algorithms much was learned about the spatio-temporal dynamics of ice formation, decay and growth rate/thickness on the two lakes. Key results reveal that: 1) both FO and ice-on dates occur on average 10 days earlier on GBL than on GSL; 2) the freeze-up process or freeze duration (FO to ice-on) takes a comparable amount of time on both lakes (two to three weeks); 3) MO and ice-off dates occur on average one week and approximately four weeks later, respectively, on GBL; 4) the break-up process or melt duration (MO to ice-off) lasts for an equivalent period of time on both lakes (six to eight weeks); 5) ice cover duration is about three to four weeks longer on GBL compared to its more southern counterpart (GSL); and 6) end-of-winter ice thickness (April) on GBL tends to be on average 5-15 cm thicker than on GSL, but with both spatial variations across lakes and differences between years.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,180
Écart entre enseignants0,169 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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