The Potential and Challenges of Using Soil Moisture Active Passive (SMAP) Sea Surface Salinity to Monitor Arctic Ocean Freshwater Changes
Notice bibliographique
Résumé
Sea surface salinity (SSS) links various components of the Arctic freshwater system. SSS responds to freshwater inputs from river discharge, sea ice change, precipitation and evaporation, and oceanic transport through the open straits of the Pacific and Atlantic oceans. However, in situ SSS data in the Arctic Ocean are very sparse and insufficient to depict the large-scale variability to address the critical question of how climate variability and change affect the Arctic Ocean freshwater. The L-band microwave radiometer on board the NASA Soil Moisture Active Passive (SMAP) mission has been providing SSS measurements since April 2015, at approximately 60 km resolution with Arctic Ocean coverage in 1–2 days. With improved land/ice correction, the SMAP SSS algorithm that was developed at the Jet Propulsion Laboratory (JPL) is able to retrieve SSS in ice-free regions 35 km of the coast. SMAP observes a large-scale contrast in salinity between the Atlantic and Pacific sides of the Arctic Ocean, while retrievals within the Arctic Circle vary over time, depending on the sea ice coverage and river runoff. We assess the accuracy of SMAP SSS through comparative analysis with in situ salinity data collected by Argo floats, ships, gliders, and in field campaigns. Results derived from nearly 20,000 pairs of SMAP and in situ data North of 50°N collocated within a 12.5-km radius and daily time window indicate a Root Mean Square Difference (RMSD) less than ~1 psu with a correlation coefficient of 0.82 and a near unity regression slope over the entire range of salinity. In contrast, the Hybrid Coordinate Ocean Model (HYCOM) has a smaller RMSD with Argo. However, there are clear systematic biases in the HYCOM for salinity in the range of 25–30 psu, leading to a regression slope of about 0.5. In the region North of 65°N, the number of collocated samples drops more than 70%, resulting in an RMSD of about 1.2 psu. SMAP SSS in the Kara Sea shows a consistent response to discharge anomalies from the Ob’ and Yenisei rivers between 2015 and 2016, providing an assessment of runoff impact in a region where no in situ salinity data are available for validation. The Kara Sea SSS anomaly observed by SMAP is missing in the HYCOM SSS, which assimilates climatological runoffs without interannual changes. We explored the feasibility of using SMAP SSS to monitor the sea surface salinity variability at the major Arctic Ocean gateways. Results show that although the SMAP SSS is limited to about 1 psu accuracy, many large salinity changes are observable. This may lead to the potential application of satellite SSS in the Arctic monitoring system as a proxy of the upper ocean layer freshwater exchanges with subarctic oceans.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».