Simulated Ka- and Ku-band radar altimeter scattering horizon onsnow-covered Arctic sea ice
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Owing to differing and complex snow geophysical properties, radar waves of different wavelengths undergo variable penetration through snow-covered sea ice. However, the mechanisms influencing radar altimeter backscatter from snow-covered sea ice, especially at Ka- and Ku-band frequencies, and its impact on the Ka- and Ku-band radar scattering horizon or the "track point" (i.e. the scattering layer depth detected by the radar re-tracker), are not well understood. In this study, we evaluate the Ka- and Ku-band radar scattering horizon with respect to radar penetration and ice floe buoyancy using a first-order scattering model and Archimedes’ principle. The scattering model is forced with snow depth data from the European Space Agency (ESA) climate change initiative (CCI) round robin data package, NASA’s Operation Ice Bridge (OIB) data and climatology, and detailed snow geophysical property profiles from the Canadian Arctic. Our simulations demonstrate that the Ka- and Ku-band track point difference is a function of snow depth, however, the simulated track point difference is much smaller than what is reported in the literature from the CryoSat-2 Ku-band and SARAL/AltiKa Ka-band satellite radar altimeter observations. We argue that this discrepancy in the Ka- and Ku-band track point differences are sensitive to ice type and snow depth and its associated geophysical properties. Snow salinity is first increasing the Ka- and Ku-band track-point difference when the snow is thin and then decreasing the difference when the snow is thick (> 10 cm). A relationship between the Ku-band radar scattering horizon and snow depth is found. This relationship has implications for 1) the use of snow climatology in the conversion of radar freeboard into sea ice thickness and 2) the impact of variability in measured snow depth on the derived ice thickness. For both 1 and 2, the impact of using a snow climatology versus the actual snow depth is relatively small on the measured freeboard, by only raising the measured freeboard by 0.03 times the climatological snow depth plus 0.03 times the real snow depth. This study serves to enhance our understanding of microwave interactions towards improved accuracy of snow depth and sea ice thickness retrievals from combining currently operational and upcoming Ka- and Ku-band dual-frequency radar altimeter missions, such as ESA’s Copernicus High Priority Candidate Mission CRISTAL.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».