Inter-comparison of melt pond products with melt/freeze-up dates and sea ice concentration data
Notice bibliographique
Résumé
Melt ponds are a dominant feature on the Arctic sea ice surface in summer, occupying up to about 50 – 60% of the sea ice surface during advanced melt. Melt ponds normally begin to form around mid-May in the marginal ice zone and expand northwards as the summer melt season progresses. Once melt ponds emerge, the scattering characteristics of the ice surface changes, dramatically lowering the sea ice albedo. Since 96% of the total annual solar heat into the ocean through sea ice occurs between May and August, the presence of melt ponds plays a significant role in this transfer of solar heat, influencing not only the sea ice energy balance, but also the amount of light available under the sea ice and ocean primary productivity. Given the importance melt ponds play in the coupled Arctic climate-ecosystem, mapping and quantification of melt pond variability on a Pan-Arctic basin scale are needed. Satellite-based observations are the only way to map melt ponds and albedo changes on a pan-Arctic scale. Rösel et al. (2012) utilized a MODIS 8-day average product to map melt ponds on a pan-Arctic scale and over several years. In another approach, melt pond fraction and surface albedo were retrieved based on the physical and optical characteristics of sea ice and melt ponds without a priori information using MERIS.Here, we propose a novel machine learning-based methodology to map Arctic melt ponds from MODIS 500m resolution data. We provide a merging procedure to create the first pan-Arctic melt pond product spanning a 20-year period at a weekly temporal resolution. Specifically, we use MODIS data together with machine learning, including multi-layer neural network and logistic regression to test our ability to map melt ponds from the start to the end of the melt season. Since sea ice reflectance is strongly dependent on the viewing and solar geometry (i.e. sensor and solar zenith and azimuth angles), we attempt to minimize this dependence by using normalized band ratios in the machine learning algorithms. Each melt pond retrieval algorithm is different and validation ways are different as well producing somewhat dissimilar melt pond results. In this study, we inter-compare melt ponds products from different institutes, including university of Hamburg, university of Bremen, and university college London. The melt pond maps are compared with melt onset and freeze-up dates data and sea ice concentration. The melt pond maps are evaluated by melt pond fraction statistics from high resolution satellite (MEDEA) images that have not been used for the evaluation in melt pond products.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».