Comment on egusphere-2024-3972
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Microwave radiometry and scatterometry, two complimentary modes of sensing the composition and structure of the top meters to hundreds of meters of the subsurface, are often difficult to reconcile, both on the Earth cryosphere and on icy moons of Saturn. To help interpret and model microwave scattering in porous, high-purity ices, we examine jointly 6.9 to 89 GHz AMSR2 radiometry in vertical (V) and horizontal (H) polarizations as well as 5.2 GHz ASCAT, 13.4 GHz QuikSCAT, and 13.5 GHz OSCAT scatterometry in the wind-glazed region of the East Antarctic ice sheet. The data are simulated using the Snow Microwave Radiative Transfer (SMRT) with a simplified snowpack with constant temperature and continuously increasing grain size and density with depth. For the first time, we show that scatterometry and 6.9 to 37 GHz radiometry at V polarization can be successfully simulated with a unique simple snowpack model, indicating that incoherent volume scattering on subsurface heterogeneities dominates both the active and passive signals. To also simulate H-polarized radiometry, a thin surface ice layer as observed in the wind-glazed regions is necessary. Additional complexity, such as seasonal temperature variations, surface roughness, or non-continuous density variations, is necessary to explain the 89 GHz data and HH-polarized backscatter. Meanwhile, applying the same approach to simulate simultaneously passive and active Ku-band observations of icy moons improves on previous attempts but remains unable to reproduce the very high backscatter observed, highlighting the importance of coherent scattering and possibly unknown large (at least millimetric) icy structures in the subsurface.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,018 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,380 | 0,304 |
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 ».