Spatial extent of rain-on-snow (ROS) events in the Arctic (Svalbard) : combining wet snow maps from TerraSAR-X and Radarsat Constellation Mission with ERA5 reanalysis, glaciological measurements, and optical Planet images
Notice bibliographique
Résumé
In the Arctic, extreme weather conditions such as rain-on-snow events (ROS) make the monitoring of the snowpack with remote sensing techniques increasingly relevant and necessary. In recent years, remote sensing methods based on active radar images (SAR) are well described for mapping the spatial extent of ROS events in the terrestrial Arctic (Vickers, 2022; Bartsch, 2023). However, few methods are proposed to validate the relationship between ROS and elevation for such events over glaciers likely due to the lack of in-situ measurement networks in these high latitude areas. Svalbard provides several meteorological and snow monitoring sites, which is a great value for detecting the occurrence of these ROS events and validation of the remote sensing methods.The purpose of this study is to investigate the spatial and temporal effects of recent ROS events over the Brøgger peninsula (210 km2) in Svalbard (N 78°55’ / E 11° 55’), using remote sensing methods, local meteorological measurements and reanalyses. For each ROS event of the 2017-2023 time period, remote sensing SAR maps of wet snow (Nagler and Rott, 2000) are produced from images obtained with the TerraSAR-X (DLR) and RCM (CSA) high resolution sensors (5-m), respectively at X- and C-band frequency.The validation of the affected areas is based (i) on ERA5 reanalysis data used to estimate the altitude of the 0°C isoline and (ii) on a network of temperature sensors installed on the Austre Lovén glacier. SAR maps, ERA5 isoline, and in-situ data are in good agreement, resulting in altitude differences between 10 and 25 m for the transition of wet and dry snow, depending on the event.Although optical images availability is limited due to polar night and cloud cover during precipitation, it was further possible to use optical Planet images at high temporal and spatial resolution (3-m) to determine the ROS impact after the events on the properties of the snow cover. The decreasing signal of the red-edge and near-infrared bands indicate higher snow densities and a stronger wetness of the snowpack, which closely aligns with in-situ observations through snow stratigraphy.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».