MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4403756632 · doi:10.5194/egusphere-2024-2563-rc1

Comment on egusphere-2024-2563

2024· peer-review· en· W4403756632 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepeer-review
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueEarthquake Detection and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<strong class="journal-contentHeaderColor">Abstract.</strong> Quantifying the total liquid water amounts (LWA) in the Greenland ice sheet (GrIS) is critical for understanding GrIS firn processes, mass balance, and global sea-level rise. Although satellite microwave observations are very sensitive to ice sheet melt and thus can provide a way of monitoring the ice sheet melt globally, estimating total LWA, especially the sub-surface LWA, remains a challenge. Here, we present a microwave retrieval of LWA over Greenland using enhanced resolution L-band brightness temperature (TB) data products from the NASA Soil Moisture Active Passive (SMAP) satellite for the 2015&ndash;2023 period. L-band signals receive emission contributions deep in the ice sheet and are sensitive to the liquid water content (LWC) in the firn column. Therefore, they can estimate the surface-to-subsurface LWA, unlike higher frequency signals (e.g., 18 and 37 GHz bands), which are limited to the top few centimeters of the surface snow during the melt. We used vertically polarized TB (V-pol TB) with empirically derived thresholds to detect liquid water and identify distinct ice sheet zones. A forward model based on radiative transfer in the ice sheet was used to simulate TB. The simulated TB was then used in an inversion algorithm to estimate LWA. Finally, the retrievals were compared with the LWA obtained from two sources. The first source was a locally calibrated ice sheet energy and mass balance (EMB) model, which was forced by <em>in situ</em> measurements from six automatic weather stations (AWS) of the Programme for Monitoring of the Greenland Ice Sheet (PROMICE) and Greenland Climate Network (GC-Net) located in the percolation zone of the GrIS. The second source was the corresponding LWA obtained from the Glacier Energy and Mass Balance (GEMB) model within the National Aeronautics and Space Administration&rsquo;s (NASA) Ice-sheet and Sea-Level System Model (ISSM). The retrievals show generally good agreement with both the references, demonstrating the potential for advancing our understanding of ice sheet physical processes to better project Greenland&rsquo;s contribution to the global sea level rise in response to the warming climate.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,368
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,4120,044

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetEarthquake Detection and AnalysisTravaux en français237 207