A Novel Method Combining Remote Sensing Albedo and Differencing DEM to Estimate Annual Glacier Mass Balance
Notice bibliographique
Résumé
Annual mass balance (AMB) is a critical parameter to understand the rapid variation of glaciers that can serve water resource management, glacier disaster prevention, and global change studies. However, estimating AMB for widely distributed glaciers is hindered by existing satellite geodetic and albedo-based methods due to low spatio-temporal resolution or reliance on in-situ data for model calibration. In this study, we propose a novel method to estimate AMB by combining remote sensing albedo with differencing DEM data. We validated the estimated AMB with in-situ data for 88 tested glaciers in Alaska, Western Canada and USA, the European Alps, High Mountain Asia, and the Andes Mountains. The proposed method achieves an average RMSE of 495 mm w.e., its accuracy is 11.3% on average higher than that of other available AMB model data from previous studies (Snow line altitude-based method, degree day model, and DEM interpolation method), and the correlation with in-situ data for our method is 47.2% greater than that for other AMB model data. Because remote sensing albedo and differencing DEM can be available globally, the novel method proposed in this study is potentially suitable to estimate AMB for widely distributed glaciers, except for those with high debris cover ratios and surge-type glaciers.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».