Assimilating CryoSat-2 freeboard to improve Arctic sea ice thickness estimates
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. In this study, a new method to assimilate freeboard (FB) derived from satellite radar altimetry is presented with the goal of improving the initial state of sea ice thickness predictions in the Arctic. In order to quantify the improvement in sea ice thickness gained by assimilating FB, we compare three different model runs: one reference run (refRun), one that assimilates only sea ice concentration (SIC) (sicRun), and one that assimilates both SIC and FB (fbRun). It is shown that estimates for both SIC and FB can be improved by assimilation, but only fbRun improved the FB. The resulting sea ice thickness is evaluated by comparing sea ice draft measurements from the Beaufort Gyre Exploration Project (BGEP) and sea ice thickness measurements from 19 ice mass balance (IMB) buoys deployed during the Multidisciplinary drifting Observatory for the Study of Arctic Climate (MOSAiC) expedition. The sea ice thickness of fbRun compares better than refRun and sicRun to the longer BGEP observations more poorly to the shorter MOSAiC observations. Further, the three model runs are compared to the Alfred Wegener Institute (AWI) weekly CryoSat-2 sea ice thickness, which is based on the same FB observations as those that were assimilated in this study. It is shown that the FB and sea ice thickness from fbRun are closer to the AWI CryoSat-2 values than the ones from refRun or sicRun. Finally, comparisons of the abovementioned observations and both the fbRun sea ice thickness and the AWI weekly CryoSat-2 sea ice thickness were performed. At the BGEP locations, both fbRun and the AWI CryoSat-2 sea ice thickness perform equally. The total root-mean-square error (RMSE) at the BGEP locations equals 30 cm for both sea ice thickness products. At the MOSAiC locations, fbRun's sea ice thickness performs significantly better, with a total 11 cm lower RMSE.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 0,003 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».