Modeling the Observed Microwave Emission from Shallow Multi-Layer Tundra Snow Using DMRT-ML
Notice bibliographique
Résumé
The observed brightness temperatures (Tb) at 37 GHz from typical moderate density dry snow in mid-latitudes decreases with increasing snow water equivalent (SWE) due to volume scattering of the ground emissions by the overlying snow. At a certain point, however, as SWE increases, the emission from the snowpack offsets the scattering of the sub-nivean emission. In tundra snow, the Tb slope reversal occurs at shallower snow thicknesses. While it has been postulated that the inflection point in the seasonal time series of observed Tb V 37 GHz of tundra snow is controlled by the formation of a thick wind slab layer, the simulation of this effect has yet to be confirmed. Therefore, the Dense Media Radiative Transfer Theory for Multi Layered (DMRT-ML) snowpack is used to predict the passive microwave response from airborne observations over shallow, dense, slab-layered tundra snow. Airborne radiometer observations coordinated with ground-based in situ snow measurements were acquired in the Canadian high Arctic near Eureka, NT, in April 2011. The DMRT-ML was parameterized with the in situ snow measurements using a two-layer snowpack and run in two configurations: a depth hoar and a wind slab dominated pack. With these two configurations, the calibrated DMRT-ML successfully predicted the Tb V 37 GHz response (R correlation of 0.83) when compared with the observed airborne Tb footprints containing snow pits measurements. Using this calibrated model, the DMRT-ML was applied to the whole study region. At the satellite observation scale, observations from the Advanced Microwave Scanning Radiometer-Earth Observing System (AMSR-E) over the study area reflected seasonal differences between Tb V 37 GHz and Tb V 19 GHz that supports the hypothesis of the development of an early season volume scattering depth hoar layer, followed by the growth of the late season emission-dominated wind slab layer. This research highlights the necessity to consider the two-part emission characteristics of a slab-dominated tundra snowpack at 37 GHz Tb.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».