Seasonal changes in snow properties from passive and active microwave satellite observations: A conceptual model.
Notice bibliographique
Résumé
Snowmelt processes on sea ice are the key drivers determining the seasonal sea-ice energy and mass budgets. Around Antarctica, snowmelt on pack ice is weak and very different than in the Arctic, with most snow surviving the summer. It is therefore important to understand the mechanisms that drive snowmelt, both at different times of the year and in different regions around Antarctica. \nDoing so, we compile time series of snowmelt onset dates on perennial Antarctic sea ice from 1992 to 2014 using active microwave observations from European Remote Sensing Satellite (ERS-1/2), Quick Scatterometer (QSCAT) and Advanced Scatterometer (ASCAT) radar scatterometers. Describing snow melt processes, we define two transition stages: A weak backscatter rise indicating the initial warming and metamorphism of the snowpack (pre-melt), followed by a rapid rise indicating the onset of thaw-freeze cycles in the interior snowpack (snowmelt). We compare these with pan-Antarctic temporary snowmelt onset dates in the uppermost snowpack retrieved from diurnal variations in the brightness temperatures from passive microwave (PMW) observations. \nResults show that QSCAT Ku-band (13.4 GHz signal frequency) derived pre-melt and snowmelt onset dates are earlier by 25 and 11 days, respectively, than ERS and ASCAT C-band (5.6 GHz) derived dates. Snowmelt onset dates from the shortwave PMW observations (37 GHz) are later by 13 and 5 days than those from the scatterometers, respectively. \nBased on the observed successive timing of melt events retrieved from different sensors and microwave bands, we developed a conceptual model of the temporal evolution of snow temperature and metamorphism and their effect on different microwave wavelengths during the spring/summer transition. These results suggest that future multi-frequency microwave satellite missions could be used to resolve melt processes throughout the vertical snow column. \nOverall, results show that the magnitude and timing of seasonal and diurnal variations in Antarctic snow on sea ice are highly dependent on latitude, with earlier and more frequent snowmelt in the north. All retrieved melt onset dates show large interannual variability but no significant decadal trends.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».