Spring melt pond fraction in the Canadian Arctic Archipelago predicted from RADARSAT-2
Notice bibliographique
Résumé
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 ( f p ) 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 f p 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 ( f pk ) 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 f pk 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 f pk was found to be in excellent agreement with the sea ice stage of development prior to the melt season. RADARSAT-2 f pk values were in good agreement with f pk observed from in situ observations but were found to be ∼ 0.05 larger compared to MODIS f pk observations. Dynamically stable sea ice regions within the CAA exhibited higher detrended correlations between RADARSAT-2 f pk and summer sea ice area. Our results show that RADARSAT-2 f pk 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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».