Deriving Snow Depth From ICESat-2 Lidar Multiple Scattering Measurements: Uncertainty Analyses
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The application of diffusion theory and Monte Carlo lidar radiative transfer simulations presented in Part I of this series of study suggests that snow depth can be derived from the first-, second- and third-order moments of the lidar backscattering pathlength distribution. These methods are now applied to the satellite ICESat-2 lidar measurements over the Arctic sea ice and land surfaces of Northern Hemisphere. Over the Arctic sea ice, the ICESat-2 retrieved snow depths agree well with co-located IceBridge snow radar measured values with a root-mean-square (RMS) difference of 7.8 cm or 29.2% of the mean snow depth. The terrestrial snow depths derived from ICESat-2 show drastic spatial variation of the snowpack along ICESat-2 ground tracks over the Northern Hemisphere, which are consistent with the University of Arizona (UA) and Canadian Meteorological Centre (CMC) gridded daily snow products. The RMS difference in snow depths between ICESat-2 and UA gridded daily snow products is 14 cm, or 28% of the mean UA snow depth. To better understand these results, we also discuss the possible sources of errors in ICESat-2 derived snow depths, including surface roughness within the laser footprint, atmospheric forward scattering, solar background noise, and detector dark current. Simulation results indicate that the snow depth errors would be less than 5 cm if the standard deviation of pulse spreading due to surface roughness is within 50 cm. Our results demonstrate that the ICESat-2 lidar measurements can be used to reliably derive snow depth, which is a critical geophysical parameter for cryosphere studies including sea ice thickness estimation and also provides important constraints in the modeling of terrestrial hydrological processes.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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.
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 découle