Decomposing Arctic Land Cover - Implications of heterogeneity and scale for the estimation of energy fluxes in \nArctic tundra landscapes
Notice bibliographique
Résumé
The rapid rate of environmental change in the Arctic alters the exchange of water, carbon, and energy fluxes between the land surface and the atmosphere with global impacts on ecosystems and climate. This thesis investigates the effect of mixed satellite signals on land cover mapping and on the estimation of latent heat fluxes, QE, and land surface temperature (LST) in three Arctic tundra environments in the Lena Delta (Siberia, Russia), on Bathurst Island (Canadian High Arctic), and the Barrow Peninsula (Alaska, USA). Land cover maps were derived from optical and radar remote sensing data with resolutions of 4m or better to decompose satellite mixed pixels with resolutions of 17m (CHRIS/PROBA) and 30m (Landsat5-TM). Downscaling \nland/water cover via Landsat surface albedo increased the total water surface area of the Lena Delta from 13% to 20%. Ponds, i. e., water bodies with a surface area smaller than 10^4 m, made over 95% of the total number of water bodies at all sites. Water body size-distributions deviated from a power law function for \nponds and very large lakes which could only be detected with high-resolution water body mapping. Maximum spatial differences of up to 22 W/m^2 for QE and 10°C for LST were associated with fair weather perios dominated by high net radiation and little precipitation. Uncertainties of �35% would arise in Landsat-based QE mapping, and of �30% in MODIS-based LST mapping when subpixel land cover heterogeneities are not considered. \nResults of this thesis highlight the importance of integrating detailed field studies with multi-scale remote sensing data to determine fine-scale spatial differences in energy fluxes over larger areas in Arctic tundra landscapes. Land cover maps with spatial resolutions of 2m or better are necessary to ensure the quality and representativeness of land cover statistics. This thesis proposes to compile improved subpixel land cover statistics in different Arctic ecosytems to facilitate upscaling of the surface energy balance as well as carbon fluxes to larger-scale grids. This is a crucial task regarding the great uncertainty associated \nwith the global estimation of feedbacks between the Arctic surface and the atmosphere under a changing climate.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».