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Enregistrement W2603534392

Adaptation of the SMOS soil moisture retrieval algorithm for organic-rich soils and its validation over various Northern sites

2016· preprint· en· W2603534392 sur OpenAlexaff
Simone Bircher, Philippe Richaume, Ali Mahmoodi, François Demontoux, Jaakko Ikonen, Kimmo Rautiainen, Juho Vehviläinen, Virginie Moreaux, Yongwon Kim, Bang‐Yong Lee, Rikie Suzuki, Hiroki Ikawa, Walter C. Oechel, Luca Belelli Marchesini, A. J. Dolman, Aaron Berg, François Jonard, Lutz Weihermüller, Mie Andreasen, Mike Schwank, Jean‐Pierre Wigneron, Yann H. Kerr

Notice bibliographique

RevueHAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe) · 2016
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil Moisture and Remote Sensing
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWater contentSoil waterEnvironmental scienceSoil scienceMoistureLatitudeMicrowaveRemote sensingGeologyMeteorologyGeotechnical engineeringPhysics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

From the passive L-band microwave radiometer onboard the Soil Moisture and Ocean Salinity (SMOS) space mission global surface soil moisture data is retrieved every 3 days. Thus far, the empirical L-band Microwave Emission of the Biosphere (L-MEB) radiative transfer model applied in the SMOS soil moisture retrieval algorithm is exclusively calibrated over test sites in dry and temperate climate zones and the included dielectric mixing model relating soil moisture to permittivity accounts only for mineral soils. However, soil moisture monitoring over the higher northern latitudes is crucial since these regions are especially sensitive to climate change and a considerable feedback is expected due to carbon liberated from thawing ground of these extremely organic soils. Due to differing structural characteristics and thus varying bound water fractions, the permittivity of organic material is lower than the one of most mineral soils at a given water content. This assumption was verified by means of measurements in organic and mineral substrates from various sites in Denmark, Finland, Scotland and Siberia. For this purpose, conventional soil moisture sensors were used as well as weak perturbation and waveguide techniques in order to infer effective soil permittivity at the microwave L-band (1-2 GHz). Based on these data, a generic L-band soil moisture – permittivity relation for organic soils was derived and validated with dielectric mixing model runs as well as literature data. Furthermore, the derived function was tested in the L-MEB model. Results showed that modeled data agreed with measurements from a tower-based passive L-band microwave radiometer observing organic-rich soil over a 2 months period in a highly controlled set-up. The generic «organic» empirical model was then implemented in the SMOS Prototype Algorithm to retrieve soil moisture over a site in Northern Finland. The validation with in situ soil moisture observations calibrated for organic soils showed a distinct improvement in the agreement between the satellite and ground datasets when using the «organic» instead of the operational SMOS processor version. This analysis is to be continued in more detail and the validation effort needs to be expanded over as many regions with abundant soil organic matter content as possible. Appropriate in situ observations are currently available from various sites in Alaska, Canada, and the Netherlands. In this communication, first the derivation of the generic L-band «organic» soil moisture-permittivity model will be presented. Focus will then be on the comparison of «organic» SMOS soil moisture retrievals with corresponding operational SMOS products as well as in situ observations over all available sites.

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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,198 · 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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