Is spring melting in the Arctic detectable by under-ice radiation?
Notice bibliographique
Résumé
A trend towards earlier sea-ice melt is detected in many ice-covered regions in the Arctic. The timing of the melt onset has a strong impact on the sea-ice energy budget. Melt onset changes the radiative properties of the ice due to increasing snow wetness and meltwater. So far, satellite passive microwave data are used to detect the melt onset. We analyzed transmitted radiation spectra as collected underneath drifting sea-ice using a remotely operated vehicle during the ARTofMELT expedition in the Fram Strait in spring 2023. We colocated those spectra with measurements of snow depth, sea ice and surface topography, chlorophyll-a concentration in the water column, and with aerial images. This combined dataset enables us to track down possible subsurface pathways and accumulation pools of meltwater. Areas of low snow load and depressed surface topography are characterized by higher transmitted radiation compared to areas with a thick snow cover. Those areas overlapped with areas that showed the first signs of surface melt. Chlorophyll-a concentrations varied only slightly in magnitude and did not match with the heterogeneous pattern of snow depth and ice topography. Here we discuss how to disentangle the influences of chlorophyll a and the subsurface meltwater on the spectral shape of transmitted radiation. We propose that upon successful disentanglement, the spectra can be used as an indicator for subsurface melting. Our study suggests that sea-ice melting starts subsurface and that measurements of transmitted solar radiation spectra could be used to identify the melt onset prior to surface melting. This can provide an interesting complementary information on melt occurrence and on the location of the water in the snowpack in addition to satellite passive microwave data.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 ».