Surface Morphology and Subsurface Ice Content Relationships in Arcadia Planitia, Mars and the Canadian High Arctic
Notice bibliographique
Résumé
As NASA and SpaceX prepare for future human missions to Mars as part of an In-situ Resource Utilization (ISRU) Space Act Agreement (SAA), we need more detailed characterization of ice at proposed landing sites to constrain ice accessibility, landing safety, and scientific value. Obtaining near-surface in situ water-ice can be used for rocket fuel and life support needs which would significantly reduce the mass needed for transport to and from Mars. Arcadia Planitia is the lowest-lying region in the northern hemisphere of Mars where abundant evidence exists for an ice-rich subsurface. Shallow Radar observations indicate a decameters-thick layer of water-ice (i.e., buried ice sheet) extends across much of Arcadia. The goal of my Ph.D. research is to characterize the ice-related features at Arcadia Planitia, a proposed future human mission landing site, in detail to assist in the identification of a safe landing site where water-ice is present and accessible for ISRU. By utilizing multiple orbital datasets (i.e., morphology, albedo, thermal infrared reflectance, thermal inertia, and subsurface radar reflections) and identification criteria for Viscous Flow Features (VFFs) on Mars, I mapped six glacial-related features in Arcadia. These units consist of conventional VFFs, such as Lobate Debris Aprons, and non-conventional VFFs. Three sinuous features in the flat-lying plains of Arcadia show surface morphologies and spectral properties indicating these are non-conventional VFFs of channelized ice that once flowed. I propose these sinuous features to be analogous to terrestrial ice streams. Brain terrain is proposed to represent a lag deposit formed atop thick glacial ice as a result of ice sublimation. However, we observe brain terrain to occur only within a narrow latitudinal band within the study site with minimal examples of brain terrain found on the six glacial-related features mapped. We utilize the Canadian High Arctic to investigate analogous brain terrain, that we have termed Vermicular Ridge Features (VRFs), to identify surface-subsurface relationships with ground-penetrating radar, photogrammetry, grain size analysis, and LiDAR. We interpret VRFs to be produced from the passive ablation of stagnant glacial ice. We interpret the lack of brain terrain on the six glacial-related features we mapped at Arcadia Planitia to represent regions where thick units of ice persist, have experienced less degradation than the surrounding terrain, and, therefore, where massive ice is shallower from the surface making our mapped regions areas where ice is more accessible for ISRU.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».