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Enregistrement W4321995909 · doi:10.5194/egusphere-egu23-10554

RIME-REASON synergistic opportunities for surface and near-surface investigations of icy moons

2023· preprint· en· W4321995909 sur OpenAlexaboutno aff
Kristian Chan, C. Grima, Christopher Gerekos, Donald D. Blankenship

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIcy moonGeologyRadarAstrobiologyHard rimeSurface roughnessRemote sensingMaterials scienceMeteorologyPhysicsAerospace engineeringPlanetSaturnAstronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The near-surface (i.e., depths of tens of meters from the surface) of icy environments is subject to various processes resulting in changes to its structure, density, and composition. On Earth, surface meltwater can refreeze in firn to form meters-thick ice layers, which can inhibit subsequent vertical infiltration in favor of lateral runoff. On icy worlds such as Ganymede, landform degradation processes, such as mass wasting and impact erosion, could leave behind layered deposits of dark material of varying density and thickness. Therefore, characterizing such heterogeneity (layering) can reveal much about the different processes acting on the near-surface environment. These processes can be studied with a multi-frequency/bandwidth approach applied to surface radar reflectometry measurements.Airborne ice-penetrating radar, traditionally designed to study the subsurface of ice sheets on Earth, can also be used to study the surface and near-surface ice. Upcoming missions to the Jovian icy moons will carry ice-penetrating radars, namely the Radar for Europa Assessment and Sounding: Ocean to Near-surface (REASON) on the Europa Clipper mission and the Radar for Icy Moons Exploration (RIME) on the JUpiter ICy moons Explorer (JUICE) mission. REASON will operate at center frequencies of 60 MHz and 9 MHz, with bandwidths of 10 MHz and 1 MHz, respectively. RIME will operate with only a center frequency of 9 MHz but with dual-bandwidth capabilities of 2.8 MHz and 1 MHz.The Radar Statistical Reconnaissance method was applied to dual-frequency/bandwidth radar observations collected over Devon Ice Cap, Canadian Arctic, to deconvolve the total surface power into its coherent (Pc) and incoherent (Pn) components. Both Pc and Pn are used to map the spatial distribution and constrain the vertical thickness of ice layers embedded within firn. We extend this approach to Ganymede and assess its utility for studying near-surface layering in the context of rough surfaces. We simulate the radar surface echo with a generalized version of the multilayer Stratton-Chu coherent simulator previously published, but now compute the scattering contributions from every frequency component within the bandwidth of the emitted chirp. Simulated data are shown to validate the assumptions of the insensitivity to surface roughness parameters representative of Ganymede, when observing with different bandwidths but at the same center frequencies. Finally, we outline strategies for using RIME and REASON together for near-surface reflectometry studies over planned observations of the Jovian icy moons. Using observations obtained with the frequencies and bandwidths from both radars, particularly at crossover locations, can provide valuable knowledge of the near-surface structure, even when the surface may appear rough.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,003

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 Opus0,181
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,097 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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