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Enregistrement W4309919924 · doi:10.1088/1748-9326/aca5a1

Mid-summer snow-free albedo across the Arctic tundra was mostly stable or increased over the past two decades

2022· article· en· W4309919924 sur OpenAlexaff
Elena Plekhanova, Jin‐Soo Kim, Jacqueline Oehri, Angela Erb, Crystal Schaaf, Gabriela Schaepman‐Strub

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Research Letters · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen Forschung
Mots-clésTundraShortwaveAlbedo (alchemy)Environmental scienceModerate-resolution imaging spectroradiometerShortwave radiationClimatologyVegetation (pathology)SnowAtmospheric sciencesArcticIce-albedo feedbackSatelliteRadiative transferCryosphereGeographyMeteorologyGeologySea iceRadiationOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Arctic vegetation changes, such as increasing shrub-cover, are expected to accelerate climate warming through increased absorption of incoming radiation and corresponding decrease in summer shortwave albedo. Here we analyze mid-summer shortwave land-surface albedo and its change across the pan-Arctic region based on MODerate resolution Imaging Spectroradiometer satellite observations over the past two decades (2000–2021). In contrast to expectations, we show that terrestrial mid-summer shortwave albedo has not significantly changed in 82% of the pan-Arctic region, while 14% show an increase and 4% a decrease. The total median significant change was 0.014 over the past 22 years. By analyzing the visible and near-/shortwave-infrared range separately, we demonstrate that the slight increase arises from an albedo increase in the near-/shortwave infrared domain while being partly compensated by a decrease in visible albedo. A similar response was found across different tundra vegetation types. We argue that this increase in reflectance is typical with increasing biomass as a result of increased multiple reflection in the canopy. However, CMIP6 global land surface model albedo predictions showed the opposite sign and different spatial patterns of snow-free summer albedo change compared to satellite-derived results. We suggest that a more sophisticated vegetation parametrization might reduce this discrepancy, and provide albedo estimates per vegetation type.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,065
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,248 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations9
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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