Detection of a perennial firn aquifer within Nivlisen Ice Shelf, East Antarctica
Notice bibliographique
Résumé
Perennial Firn Aquifers (PFA’s) facilitate meltwater storage within an ice sheet’s firn layer. They have been extensively mapped across the Greenland Ice Sheet, largely using Operation Ice Bridge and Sentinel-1 data. However, in Antarctica, observations of PFA’s are limited to the Antarctic Peninsula, where the combination of high accumulation and ablation aids in the formation and insulation of extensive sub-surface meltwater reservoirs. On ice shelves, PFA’s have the potential to drive ice-shelf damage via hydrofracture, and it is therefore crucial that we have a better understanding of their presence beyond the Antarctic Peninsula. To begin to improve our understanding for PFA’s elsewhere in Antarctica, we conduct a study on the Nivlisen Ice Shelf, an ice-shelf often characterised by extensive surface meltwater networks in Dronning Maud Land, East Antarctica. In addition to high rates of ablation, Nivlisen Ice Shelf also experiences high accumulation rates, making the ice-shelf a good candidate for the formation of PFAs. To investigate this theory, we utilise a method previously applied on the Greenland Ice Sheet, and exploit the low backscatter values returned in C-band synthetic aperture radar (SAR) data to detect potential PFA’s. C-band SAR data is obtained from Sentinel-1 and RADARSAT Constellation Mission (RCM), and is complemented with L-band SAR imagery. With both the NASA-ISRO Synthetic Aperture Radar (NISAR) and Copernicus ROSE-L satellites planned for future launches, we hope that our work will allow us to better understand the value of combined C- and L- band research for for studies of buried meltwater across both the Greenland and Antarctic Ice Sheets.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».