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Enregistrement W4360797131 · doi:10.31223/x5vw85

Sea ice concentration satellite retrievals influenced by surface changes due to warm air intrusions: A case study from the MOSAiC expedition.

2023· preprint· en· W4360797131 sur OpenAlexaff
Janna Rückert, Philip Rostosky, Marcus Huntemann, David Clemens‐Sewall, Kerstin Ebell, Lars Kaleschke, Juha Lemmetyinen, Amy R. Macfarlane, Reza Naderpour, Julienne Strœve, Andreas Walbröl, Gunnar Spreen

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesBundesministerium für Bildung und ForschungDeutsche ForschungsgemeinschaftNational Science Foundation
Mots-clésSnowSea iceEnvironmental scienceSatelliteArcticAtmospheric sciencesClimatologyClimate changeRemote sensingGeologyOceanographyGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Warm air intrusions over Arctic sea ice can rapidly change the snow and ice surfaceconditions and can alter sea ice concentration (SIC) estimates derived from satellite-based microwave radiometry without altering the true SIC.Here we focus on two warm moist air intrusions that produced surface glazing duringthe Multidisciplinary drifting Observatory for the Study of Arctic Climate (MOSAiC)expedition that reached the research vessel Polarstern in mid-April 2020. After theevents, we observe increased SIC deviations between different satellite products,including climate data records, and especially an underestimation of SIC for algorithmsbased on polarization difference.To examine the causes of this underestimation, we use the extensive MOSAiC snowand ice measurements to computationally model the brightness temperatures of thesurface on a local scale. We further investigate the brightness temperatures observedby ground-based radiometers at frequencies 6.9 GHz, 19 GHz and 89 GHz.We show that the drop in the retrieved sea ice concentration of some satellite productscan be attributed to large-scale surface glazing, i.e., the formation of a thin ice crust atthe top of the snowpack, caused by the warming events.Another mechanism affecting satellite products which are mainly based on gradientratios of brightness temperatures, is the interplay of the changed temperature gradientin the snow and snow metamorphism.From the two analyzed climate data record products, one is less affected by thewarming events.The low frequency channels at 6.9 GHz were less sensitive to these snow surfacechanges, which could be exploited in future retrievals of sea ice concentration.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0000,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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