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Enregistrement W2990924310 · doi:10.1016/j.rse.2019.111542

L-Band response to freeze/thaw in a boreal forest stand from ground- and tower-based radiometer observations

2019· article· en· W2990924310 sur OpenAlexafffund
Alexandre Roy, Peter Toose, Alex Mavrovic, Christoforos Pappas, Alain Royer, Chris Derksen, Aaron Berg, Tracy Rowlandson, Mariam El-Amine, Alan Barr, T. Andrew Black, Alexandre Langlois, Oliver Sonnentag

Notice bibliographique

RevueRemote Sensing of Environment · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil Moisture and Remote Sensing
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of GuelphEnvironment and Climate Change CanadaUniversité du Québec à Trois-RivièresUniversité de SherbrookeCenter for Northern StudiesUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesCanadian Space Agency
Mots-clésRemote sensingTaigaRadiometerEnvironmental scienceTowerBorealMeteorologyGeologyGeographyForestry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The extent, timing and duration of seasonal freeze/thaw (FT) state exerts dominant control on boreal forest carbon, water and energy cycle processes. Recent and on-going L-Band (≈1.4 GHz) spaceborne missions have the potential to provide enhanced information on FT state over large geographic regions with rapid revisit time. However, the low spatial resolution of these spaceborne observations (≈45 km) makes it difficult to isolate the primary contributions (soil, vegetation, snow) to the FT signal in boreal forest . To better quantify these controls, two L-Band radiometers were deployed (September 2016 to July 2017) at a black spruce ( Picea mariana ) dominated boreal forest site; one unit above and one unit on the ground surface below the canopy to disentangle the microwave contributions of overstory canopy, and the ground surface on the FT brightness temperature ( T B ) signal. Bi-weekly multi-angular measurements from both units were combined in order to estimate effective scattering albedo ( ω ) and the microwave vegetative optical depth ( τ ), using the τ - ω microwave vegetation radiative transfer model. Soil moisture probes were inserted in the trunk of two black spruce and one larch ( Larix laricina ) trunks located in the footprint of the above-canopy radiometer to measure tree trunk relative dielectric constant (RDC tree ). Results showed a strong relationship between RDC tree and tree skin temperature (T tree ) under freezing temperature conditions, which led to a gradual decrease of τ in winter. During the spring thawing period in April and May, τ remained relatively stable. In contrast, it increased substantially in June, most likely in relation to the growing season onset. Overall, τ was related to the seasonal RDC tree cycle ( r = 0.76). Regarding ω , a value of 0.086 (±0.029) was obtained, but no dependency on T tree or RDC tree was observed. Despite the observed impact of FT on vegetation L-Band signals, results from continuous T B observations spanning from 14 September 2016 to 25 May 2017, indicated that the main contribution to the observed L-Band T B freeze-up signal in the fall originated from the ground surface. The above-canopy unit showed some sensitivity to overstory canopy FT, yet the sensitivity was lower compared to the signal induced by the ground FT. In April and May, L-Band radiometer FT retrieval agreed closely to the melt onset detection using RDC tree but it was likely related to the coincident presence of liquid water in the snow. Our findings have important applications to L-Band spaceborne FT algorithm development and validation across the boreal forest. More specifically, our findings allow better quantification of the potential effect of frozen ground on various biogeophysical and biogeochemical processes in boreal forests.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,642
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,211
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 tête enseignante, 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

Citations44
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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