Melt Onset Variability in the Northern Canadian Arctic Archipelago From Synthetic Aperture Radar and Passive Microwave Satellite Observations, 1979–2024
Notice bibliographique
Résumé
The timing of sea ice melt onset (MO) in the Arctic is important because it controls the surface energy balance and influences the amount of sea ice that survives the melt season. Here, we investigate the timing of sea ice MO in the Queen Elizabeth Islands (QEI), located within the Last Ice Area of the Canadian Arctic Archipelago, using Sentinel-1 synthetic aperture radar (SAR) imagery from 2015 to 2024. The Last Ice Area is the most stable ice region in the Arctic, and changes within this region provide insight into the overall health of Arctic sea ice. We used a threshold-based approach to detect MO for every SAR pixel using time-series backscatter. We contextualized the MO record within the framework of the earlier SAR record and the long-term passive microwave (PMW) record. The QEI region exhibited considerable interannual variability in the timing of MO, as detected by SAR, with a mean MO date occurring on day of year (DOY) 157 (± 6 days). From 2015 to 2024, no significant trend toward earlier MO was observed; instead, SAR and PMW data showed a slight delay. Extending the analysis back to 1997, utilizing RADARSAT-1/2 data revealed a 5-day per decade earlier MO trend, whereas PMW data (1979 – 2022) indicated a 1.31 to 1.49-day per decade decrease. Sentinel-1 SAR provided superior spatial detail relative to PMW, particularly near coastlines and in narrow channels and showed greater sensitivity to melt detection, with discrepancies in trends attributed to methodological and data variations.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».