The potential of satellite derived surface state to empirically estimate pan-arctic ground temperature at specific depths and the essential role of in-situ data
Notice bibliographique
Résumé
Surface state information, derived from ASCAT microwave sensors (C-band scatterometer), were empirically linked to in-situ arctic ground temperature measurements. The resulting FT2T-regressionmodel was established using the sum of days of year frozen and in-situ mean annual ground temperatures, both at specific depths and years. Regionally, the model showed the best results in Scandinavia and northern Russia with less than 1°C difference to the in-situ data. Overall, the results were valid for most depths and regions, with a slight tendency for underestimation of the ground temperatures on the Eurasian continent (about -1°C) and an overestimation on the American continent up to 2 °C. The most northern parts of Greenland, the Canadian High Arctic Islands and Alaska, however, showed a high positive bias of more than 10°C. Reasons for this overshooting include the limited amount of measurements in those regions, the oceanic influence and possibly snow cover effects. Due to the inaccessibility of many arctic regions, in-situ data availability is still sparse and if available not harmonized. We used the currently revised annual ground temperature dataset from CCI+ Permafrost, which combines in-situ data from the GTNP-database, RosHydroMet and additional regional arctic ground temperature datasets (e.g. Nordicana). The resulting determination coefficients of the FT2T-model showed 55% explained variance at shallow borehole-depths below 80cm and decrease with depth to around 25% at 20 meters. This suggests that the sum of frozen days of year delivers better result at shallow depths in the active layer than at the actual permafrost table. The RMSE showed a dependency on the spread of measurement stations considered in the model calibration step. The more input regions we could use, the larger the RMSE got due to the increase of variability in the input data. Inevitably, it’s the in-situ information which enables the translation between ground temperatures and microwave backscatter and thus it fundamentally affects the accuracy of the result.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».