Quantifying Seasonal Melt Water Amount and Depth of Infiltration in the Percolation Zone of the Greenland Ice Sheet using Multifrequency Microwave Radiometry
Notice bibliographique
Résumé
Greenland ice sheet (GrIS) is one of the leading contributors to sea level rise. Nonetheless, around half of the total surface melt in the percolation zone of the GrIS percolates through the porous space of the firn and refreezes there buffering sea level rise. However, increased melting (and subsequent refreezing) in recent years has not only depleted a part of the available pore space, but it also created impermeable ice layers that hinder vertical percolation intensifying lateral runoff. Therefore, to better understand ice sheet surface mass balance (SMB) and its evolution, and project sea level rise accurately, quantification of seasonal meltwater amount and their percolation depths are critical. Currently, large uncertainties exist among regional climate models in estimating both the meltwater amount and their depth of infiltration across the GrIS. Spaceborne microwave radiometers are very sensitive to ice sheet melting regardless of day-night and weather conditions. Here, we present a multifrequency algorithm to quantify and monitor seasonal meltwater amounts and their depth of infiltration across the percolation zone of the GrIS. We use enhanced-resolution (3.125 km) 1.4 GHz (L-band) brightness temperature (TB) data from NASA Soil Moisture Active Passive (SMAP) mission, and 6.9, 10.7, 18.7, and 37 GHz (C- to Ka-band) TB from the JAXA Advanced Microwave Scanning Radiometer 2 (AMSR2) aboard GCOM-W1 satellite for 2015 – 2023. Different frequencies show distinct sensitivities to melt water at varying depths. The high frequency signals (18.7 GHz and 37 GHz) are effective in detecting surface melt, while the low frequency signals, especially the L-band signal can track the surface as well as the subsurface melt. Accordingly, the algorithm utilizes the full range of surface-sensitive frequencies to retrieve the depth profile of seasonal meltwater amounts across the GrIS. In situ ice core measurements as well as the meteorological observations from the Programme for Monitoring of the Greenland Ice Sheet (PROMICE) automatic weather station (AWS) network were used to validate the retrievals. The results demonstrate significant advancements for monitoring daily melting and refreezing of polar ice sheets allowing better understanding of meltwater retention, and thus more realistic projection of global sea level rise. For More, please see this and follow the progress: Hossan, A., Colliander, A., Vandecrux, B., Schlegel, N.-J., Harper, J., Marshall, S., and Miller, J. Z.: Retrieval and Validation of Total Seasonal Liquid Water Amounts in the Percolation Zone of Greenland Ice Sheet Using L-band Radiometry, EGUsphere [preprint], https://doi.org/10.5194/egusphere-2024-2563 , 2024.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».