C and K band microwave penetration into snow on sea ice studied with off-the-shelf tank radars
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Snow cover on sea ice poses a challenge for radar measurements as microwave penetration into snow is not yet fully understood. In this study, the aim is to investigate microwave penetration into snow on Arctic sea ice using commercial C (6 GHz) and K (26 GHz) band tank radars. Nadir-looking radar measurements collected at nine study locations over first-year and multiyear landfast sea ice in the Lincoln Sea in May 2018 are analysed together with detailed measurements of the physical properties of the snow cover to determine the dominant scattering horizons at both frequencies. They are evaluated for the feasibility to determine snow depth. The results show that in 39% of the measurements and only on first-year ice a major fraction of the C band radar backscatter originated closer to the snow–ice interface potentially enabling snow depth retrieval. At K band, 81% of the radar returns originated from the snow surface. Partly confirming the findings of previous studies, however, the analysis was potentially hampered by relatively warm air temperatures (up to $-0.9^\circ$ C) during the study period as well as stratigraphic features and inconclusive microwave interaction with the saline basal layers found in the snow cover on first-year ice.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».