Melt Ponds on Arctic Summer Sea Ice from Optical Satellite Data
Notice bibliographique
Résumé
The presence of melt ponds on Arctic summer sea ice strongly alters the absorption of solar radiation by the sea ice-ocean system and thereby the Arctic energy budget. Therefore, melt ponds are key to the positive sea ice-albedo feedback, which is one of the main drivers of the amplified Arctic warming observed in recent decades, and even affects the global climate. To analyze the mechanisms of melt pond evolution and their implications on the sea ice state, and to improve their representation in climate models, comprehensive observational data are needed. This dissertation presents a new approach to retrieve melt pond, sea ice and open ocean fractions at pan-Arctic scales from Sentinel-3 optical satellite data. The newly developed Melt Pond Detection 2 (MPD2) algorithm is the first fully physical retrieval that can distinguish these three surface types at the spatial resolution of 1.2 km. Because multiple combinations of surface type fractions result in similar observations at this coarse resolution, prior information are required for retrieval. As part of the development process, a reference data set of 33 local melt pond fraction maps with a spatial resolution of 10 m has been created from Sentinel-2 satellite data. Parts of these data were then used to calibrate an empirical pre-retrieval to provide preliminary estimates of surface type fractions. In addition, the correlation between sea ice optical properties and air temperature history has been investigated using measurement data from field campaigns. This correlation and the results of the pre-retrieval are used to initialize and constrain the physical retrieval. The results are validated against the full extent of the reference data set, leading to an uncertainty estimate of 7.8 % and 9 % for the melt pond and open ocean fractions, respectively. The MPD2 algorithm has been applied to seven years of Sentinel-3 observations from 2017 to 2023. This data set can be continued for future years and expanded by the application to previous satellite sensors. Finally, the newly produced data set has been used to study regional differences in melt pond evolution: the lowest melt pond fractions are found in the Central Arctic with low seasonal variability, and the highest fractions are observed in the landfast ice-dominated Canadian Archipelago; the highest seasonal and interannual variability are observed in the Beaufort Sea. Additionally, a pan-Arctic analysis correlating the melt pond fraction product with sea ice surface roughness data has been carried out: this showed that flat sea ice features higher melt pond fractions at the beginning of the melt season, while later in the season melt pond fractions tend to be higher on deformed sea ice.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».