Retrieving frozen ground surface temperature under the snowpack in the Arctic permafrost area from SMOS observations
Notice bibliographique
Résumé
We developed and evaluated a new method to retrieve ground surface temperatures T g below the snowpack from Soil Moisture and Ocean Salinity (SMOS) satellite L-band brightness temperatures (BTs). The study was performed over 21 reference sites providing in situ ground temperatures T g-insitu in Northern Alaska from 2011 to 2020, representative of Arctic tundra underlined by continuous permafrost, and with various open water fractions. Values of T g were obtained by inverting two types of microwave emission models (MEMs) tailored for winter Arctic tundra environments. The first MEM assumed homogeneous SMOS pixels and optimized the surface roughness H r,gs . We observed the important influence of the frozen water bodies on T g retrievals. Accordingly, we used a second more advanced MEM that accounts for the water surfaces within the SMOS pixels and describes their emission using an optimized water–ice interface roughness parameter, H r,wi . For sites with water fraction < 0.04, our methods (median R = 0.60) outperformed the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts reanalysis (ERA5) product (median R = 0.51) with respect to the reference sites. The bias between retrieved and in situ temperature was slightly negative (median bias = −0.2 °C). For sites with water fraction > 0.20, our water fraction correction reduced the bias, but the correlation of the T g retrievals remained lower than that of ERA5. This study opens a new avenue for monitoring T g below the snowpack in the Arctic using L-band BT, by inversion of a relatively simple MEM and limited auxiliary data. Extending this study to the whole Arctic area and taking advantage of the 15 years of SMOS data to study spatio-temporal variability of winter T g in Arctic environments is extremely promising.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».