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Enregistrement W4309673513 · doi:10.5194/tc-2022-116-ac1

Reply on RC1

2022· peer-review· en· W4309673513 sur OpenAlexafffund
Vishnu Nandan

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepeer-review
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensUniversity of ManitobaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesBundesministerium für Bildung und ForschungEuropean Space AgencyMarine Environmental Observation Prediction and Response NetworkDeutsche ForschungsgemeinschaftNatural Environment Research CouncilU.S. Department of EnergyNational Science Foundation
Mots-clésSnowRadarGeologyAtmospheric sciencesRemote sensingSnowpackWind speedScatterometerSurface roughnessBackscatter (email)ScatteringEnvironmental scienceGeomorphologyOpticsMaterials sciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Wind transport alters the snow topography and microstructure on sea ice through snow redistribution controlled by deposition and erosion. The impact of these processes on radar signatures is poorly understood. Here, we examine the effects of snow redistribution on Arctic sea ice from Ka- and Ku-band radar signatures. Measurements were obtained during two wind events in November 2019 during the MOSAiC expedition. During both events, changes in Ka- and Ku-band radar waveforms and backscatter coincident with surface height changes measured from a terrestrial laser scanner are observed. At both frequencies, snow redistribution events increased the dominance of the air/snow interface at nadir as the dominant radar scattering surface, due to wind densifying the snow surface and uppermost layers. The radar waveform data also detect the presence of previous air/snow interfaces, buried beneath newly deposited snow. The additional scattering from previous air/snow interfaces could therefore affect the range retrieved from Ka- and Ku-band satellite radar altimeters. The relative scattering contribution of the air/snow interface decreases, and the snow/sea ice interface increases with increasing incidence angles. Relative to pre-wind conditions, azimuthally averaged backscatter at nadir during the wind events increases by up to 8 dB (Ka-band) and 5 dB (Ku-band). Binned backscatter within 5° azimuth bins reveals substantial backscatter variability in the radar footprint at all incidence angles and polarizations. The sensitivity of the co-polarized phase difference is linked to changes in snow settling and temperature-gradient induced grain metamorphism, demonstrating the potential of the radar to discriminate between newly deposited and older snow on sea ice. Our results reveal the importance of wind, through its geophysical impact on Ka- and Ku-band radar signatures of snow on sea ice and has implications for reliable interpretation of airborne and satellite radar measurements of snow-covered sea ice.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,785
Score d'incertitude au seuil0,720

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0180,016
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2150,184

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,228 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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