Winter Arctic sea ice thickness from ICESat-2: upgrades to freeboard and snow loading estimates and an assessment of the first three winters of data collection
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. NASA's ICESat-2 mission has provided near-continuous, high-resolution estimates of sea ice freeboard across both hemispheres since data collection started in October 2018. This study provides an impact assessment of upgrades to both the ICESat-2 freeboard data (ATL10) and NASA Eulerian Snow On Sea Ice Model (NESOSIM) snow loading on estimates of winter Arctic sea ice thickness. Misclassified leads were removed from the freeboard algorithm in the third release (rel003) of ATL10, which generally results in an increase in freeboards compared to rel002 data. The thickness increases due to increased freeboards in ATL10 improved comparisons of Inner Arctic Ocean sea ice thickness with thickness estimates from ESA's CryoSat-2. The upgrade from NESOSIM v1.0 to v1.1 results in only small changes in snow depth and density which have a less significant impact on thickness compared to the rel002 to rel003 ATL10 freeboard changes. The updated monthly gridded thickness data are validated against ice draft measurements obtained by upward-looking sonar moorings deployed in the Beaufort Sea, showing strong agreement (r2 of 0.87, differences of 11 ± 20 cm). The seasonal cycle in winter monthly mean Arctic sea ice thickness shows good agreement with various CryoSat-2 products (and a merged ICESat-2–CryoSat-2 product) and PIOMAS (Pan-Arctic Ice-Ocean Modeling and Assimilation System). Finally, changes in Arctic sea ice conditions over the past three winter seasons of data collection (November 2018–April 2021) are presented and discussed, including a 50 cm decline in multiyear ice thickness and negligible interannual differences in first-year ice. Interannual changes in snow depth provide a notable impact on the thickness retrievals on regional and seasonal scales. Our monthly gridded thickness analysis is provided online in a Jupyter Book format to increase transparency and user engagement with our ICESat-2 winter Arctic sea ice thickness data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».