Spring melt pond fraction in the Canadian Arctic Archipelago predicted from RADARSAT-2
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Melt ponds form on the surface of Arctic sea ice during spring, influencing how much solar radiation is absorbed into the sea ice–ocean system, which in turn impacts the ablation of sea ice during the melt season. Accordingly, melt pond fraction (fp) has been shown to be a useful predictor of sea ice area during the summer months. Sea ice dynamic and thermodynamic processes operating within the narrow channels and inlets of the Canadian Arctic Archipelago (CAA) during the summer months are difficult for model simulations to accurately resolve. Additional information on fp variability in advance of the melt season within the CAA could help constrain model simulations and/or provide useful information in advance of the shipping season. Here, we use RADARSAT-2 imagery to predict and analyze peak melt pond fraction (fpk) and evaluate its utility to provide predictive information with respect to sea ice area during the melt season within the CAA from 2009–2018. The temporal variability of RADARSAT-2 fpk over the 10-year record was found to be strongly linked to the variability of mean April multi-year ice area with a statistically significant detrended correlation (R) of R=-0.89. The spatial distribution of RADARSAT-2 fpk was found to be in excellent agreement with the sea ice stage of development prior to the melt season. RADARSAT-2 fpk values were in good agreement with fpk observed from in situ observations but were found to be ∼ 0.05 larger compared to MODIS fpk observations. Dynamically stable sea ice regions within the CAA exhibited higher detrended correlations between RADARSAT-2 fpk and summer sea ice area. Our results show that RADARSAT-2 fpk can be used to provide predictive information about summer sea ice area for a key shipping region of the Northwest Passage.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».