Ice layer detection, distribution, and thickness in the near-surface firn on Devon Ice Cap: a new dual-frequency radar characterization approach
Notice bibliographique
Résumé
Atmospheric warming has led to increased surface melting on glaciers in the Arctic. This meltwater can percolate into firn and refreeze to form ice layers. Depending on their thickness, low-permeability ice layers can act as barriers that inhibit subsequent vertical meltwater infiltration in deeper firn pore space and favor lateral meltwater runoff. Thus, characterizing ice layers in firn is key for understanding the near-surface hydrological conditions that could promote surface meltwater runoff and its contribution to sea level rise. Airborne ice-penetrating radar (IPR) is a powerful tool for imaging subsurface structure, but only recently have these systems been applied to direct observations of the bulk properties of the near-surface. To evaluate the bulk permeability of the near-surface firn system of Devon Ice Cap (DIC), Canadian Arctic, we use the Radar Statistical Reconnaissance (RSR) technique, originally developed for accumulation studies in West Antarctica. This method utilizes both the coherent and incoherent components of the total surface return, which are predominately sensitive to near-surface permittivity/structure within the system’s vertical range resolution and surface roughness, respectively. Here, we apply RSR to IPR data collected over DIC with the High-Capability Airborne Radar Sounder 2 (HiCARS) system (60 MHz center-frequency, 15 MHz bandwidth), operated by the University of Texas Institute for Geophysics (UTIG). Guided by ground-based ice-penetrating radar data and firn core density measurements, we show that the near-surface heterogeneous firn structure, featuring ice layers, mainly affects the observed coherent component. We further compare the coherent component of HiCARS with that derived from IPR data collected with the University of Kansas Multichannel Coherent Radar Depth Sounder (MCoRDS) 3 system (195 MHz center-frequency; 30 MHz bandwidth), to evaluate the utility of dual-frequency IPR for characterizing near-surface ice layers. We expect that each radar system is sensitive to a different scale of near-surface bulk properties (i.e., depth and thickness of ice layers of different vertical extents), governed by each radar systems’ center frequency and bandwidth-limited range resolution. We leverage these differences in range resolution to derive ice layer thickness constraints in the DIC firn zone containing meter-thick ice layers, which are consistent with ground-based observations. Our results suggest this dual-frequency approach does indeed show that ice layers are vertically resolvable, spatially extensive, and mostly impermeable to surface meltwater. Thus, we hypothesize that lateral flow over high elevation meter-thick ice layers may contribute to the total surface runoff routed through supraglacial rivers down-glacier in the ablation zone.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,000 | 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.
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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 ».