AMSR-E Snow: Can Snowfall Help Improve SWE Estimates?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Snowfall and snowpack are tightly coupled within the snow water cycle and careful monitoring is crucial to better understand snow’s role in Earth’s water and energy cycles. Current and future estimates of the total amount of seasonal snow on the ground are limited by the variability in the initial snowfall and uncertainties in in situ and remote sensing observations. In this study, passive microwave remote sensing estimates of snowfall and snow water equivalent (SWE) from the Advanced Microwave Scanning Radiometer (AMSR-E) instrument are used to assess the consistency in the snow products. A snow evolution model, SnowModel, is employed to simulate snow processes that occur between the initial snowfall and subsequent SWE. AMSR-E is found to have significant discrepancies in both snowfall and SWE compared to MERRA-2 reanalysis and the Canadian Meteorological Centre (CMC) snow product. It is shown that AMSR-E snowfall is currently not a useful metric to estimate SWE without applying large corrections throughout the winter season. Regions of consistency in the AMSR-E snow products occur for reasons that pertain to underestimation in both snowfall and SWE. In addition to snow consistency, microwave brightness temperatures (TBs) are analyzed in response to the snowpack and snowfall physical properties. These experiments indicate significant sensitivity to regime-dependent scattering characteristics that must be accounted for to accurately estimate global snow properties and provide better physical consistency in the snow products from remote sensing platforms.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».