Diurnal Scale Controls on C-Band Microwave Backscatter From Snow-Covered First-Year Sea Ice During the Transition From Late Winter to Early Melt
Notice bibliographique
Résumé
Diurnal observations of coincident in situ physical-, electrical-, and surface-based C-band microwave scattering properties of a 16-cm saline snow cover on smooth, moderately saline, first-year sea ice are presented for the transition period between late winter and early melt. Statistical regression analysis and backscatter modeling are employed to explore the scattering mechanisms within the snowpack and to assess associations between backscatter and snow properties for both periods. Our results demonstrate substantial variation in both measured snow properties and C-band microwave backscatter over the diurnal cycle during the late winter period when the difference between maximum and minimum air and snow surface temperature was approximately 5 °C. No such variation in snow properties and backscatter occurred for the early melt period when our case study exhibited a small diurnal variation (~1 °C) in air and snow surface temperature. Statistical and modeled results show significant association between the microwave backscatter and snow properties for the top 8 cm of the snowpack. Basal snow properties do not contribute toward total backscatter in either case. As a result, we are certain that the sea ice surface was a negligible scattering interface during both cases. Correlations between backscatter and snow properties are incidence angle dependent, demonstrating the highest association at 50°. Diurnal backscatter from RADARSAT-2 synthetic aperture radar acquisitions support the influence of varying diurnal snow properties on C-band backscatter, showing a difference of ~4 dB for σohhand σ <sub xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">vv</sub> <sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">o</sup> during the late winter period. This difference is reduced to <;1 dB for the early melt period.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».