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Enregistrement W6944914286 · doi:10.22008/fk2/eqp5qx

SICEv2.3.2 Northern Arctic Canada snow and ice broadband albedo and surface optical properties from Sentinel-3’s OLCI at 1000 m resolution, 2017-2023

2023· dataset· en· W6944914286 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueGeological Survey of Denmark and Greenland (GEUS) · 2023
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlbedo (alchemy)Sea iceArcticArctic ice packSnowCryosphereTable (database)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SICE v2.3.2. Multi-regional 1 km Arctic land ice SSA, broadband albedo and spectral reflectance for 2017 to 2023 Timespan 1 April, to 31 September for each year 2017 to 2023 and is being updated starting ~April each year Description For multiple Arctic glaciated regions (Table 1), 1km daily data (Table 2) from the SICE v1.6 algorithm, see Wehrlé et al (2021) and Kokhanovsky et al (2019) for details. Broadband albedo "albedo_bb_planar_sw" is after Kokhanovsky et al (2019). "BBA_combination" is albedo_bb_planar_sw for albedo_bb_planar_sw values above 0.565 and is combined with an ampirical albedo for albedo_bb_planar_sw below or equal to 0.565, see Wehrlé et al (2021). Data format is GeoTiff in the EPSG:3413 - WGS 84 / NSIDC Sea Ice Polar Stereographic North. We suggest using rasterio to read the data files. The data are also available from https://thredds.geus.dk/ Data Format Data format is GeoTiff in the EPSG:3413 - WGS 84 / NSIDC Sea Ice Polar Stereographic North projection. We suggest using rasterio to read the data files. Table 1, SICE regions, sorted by decreasing area region, area, sq km, percent of multi-regional area Greenland, 1,744,666, 82.7 Arctic Canada North, 100,691, 4.8 Alaska and Yukon, 96,909, 4.6 Arctic Canada South, 40,970, 1.9 Norway, 34,018, 1.6 Svalbard, 32,506, 1.5 Novaya Zemlya, 21,506, 1.0 Severnaya Zemlya, 15,842, 0.8 Frans Josef Land, 12,131, 0.6 Iceland, 11,489, 0.5 Table 2, SICE v1 data name, description BBA_combination, broadband albedo based on albedo_bb_planar_sw for albedo_bb_planar_sw above 0.565 and based on empirical algorithm for albedo_bb_planar_sw less than 0.565 SCDA_final, cloud mask albedo_bb_planar_sw, diagnostic_retrieval, per pixel diagnostic info num_scenes, number of scenes r_TOA_01, TOA reflectance, band 1 r_TOA_06, TOA reflectance, band 6 r_TOA_17, TOA reflectance, band 17 r_TOA_21, TOA reflectance, band 21 snow_specific_surface_area, SSA Reference Publications Kokhanovsky A., Lamare M., Danne O., Brockmann C., Dumont M., Picard G., Arnaud L., Favier V., Jourdain B., Le Meur E., Di Mauro B., Aoki T., Niwano M., Rozanov V., Korkin S., Kipfstuhl S., Freitag J., Hoerhold M., Zuhr A., Vladimirova D., Faber A-K., Steen-Larsen HC., Wahl S., Andersen JK., Vandecrux B., van As D., Mankoff KD., Kern M., Zege E., Box JE. 2019. Retrieval of Snow Properties from the Sentinel-3 Ocean and Land Colour Instrument. Remote Sensing 11:2280. https://doi.org/10.3390/rs11192280 Kokhanovsky, A., Box, J., and Vandecrux, B.: Pre-operational Sentinel-3 snow and ice (SICE) products: Algorithm theoretical basis document, https://doi.org/10.20944/preprints202009.0529.v1, 23 September 2020. Wehrlé A., Box JE., Niwano M., Anesio AM., Fausto RS. 2021. Greenland bare-ice albedo from PROMICE automatic weather station measurements and Sentinel-3 satellite observations. GEUS Bulletin 47. https://doi.org/10.34194/geusb.v47.5284 Code Wehrlé, A., Mankoff, K., Vandecrux, B., and Box, J. E.: Sentinel-3 snow and ice optical properties retrieval (SICE) version 2.3.2, https://doi.org/10.5281/zenodo.10036416, 2023. How to gather and read the data see https://github.com/GEUS-SICE/SICE_gather and raise any issues there. Related Publications Kokhanovsky A., Lamare M., Di Mauro B., Picard G., Arnaud L., Dumont M., Tuzet F., Brockmann C., Box JE. 2018. On the reflectance spectroscopy of snow. The Cryosphere 12:2371–2382. https://doi.org/10.5194/tc-12-2371-2018 Acknowledgements SICE has been supported by the following contracts to the European Space Agency (ESA): Dec. 2016 – Jan. 2019 SEOM S34Sci Land Study 1: Snow, ESRIN Contract 4000118926/16/I-NB Dec. 2018 – Jul. 2020 EO Science For Society, ESA/Contract 4000125043/18/I-NB – ESA/AO/1-9101/17/I-NB EO SCIENCE FOR SOCIETY, Pre-operational Sentinel-3 Snow and Ice Products (SICE) Jan. 2019 – Dec. 2020 ESA PRODEX, An operational service of new Sentinel-3 algorithms for climate monitoring of the Greenland Cryosphere within the CryoClim network May 2021 – June 2023 ESA PRODEX, Seamless Integration of Sentinel-3 Albedos in a Weather-modelling System (SISAWS) Feb 2022 – Oct. 2023 ESA EO Science For Society, Snow and ICE optical and physical properties from Sentinel-3 (SICE), ESA CCN contract 4000125043/18/I-NB and the ESA Network of Resources, Related Information description of variables, inputs and outputs https://github.com/GEUS-SICE/pySICE/tree/pySICEv2.1 https://snow.geus.dk/ Questions? contact Jason Box, jeb@geus.dk

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,165
Score d'incertitude au seuil0,333

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0300,019

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,200 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
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