Sea ice concentration satellite retrievals influenced by surface changes due to warm air intrusions: A case study from the MOSAiC expedition.
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».