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Enregistrement W7025483117

Wind redistribution of snow impacts the Ka- and Ku-band radar signatures of Arctic sea ice

2023· article· en· W7025483117 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueUCL Discovery (University College London) · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaBundesministerium für Bildung, Wissenschaft, Forschung und TechnologieSwiss Polar InstituteBundesministerium für Bildung und ForschungDeutsche ForschungsgemeinschaftU.S. Department of EnergyEuropean CommissionCanada Research ChairsNational Science FoundationEuropean Space AgencyUniversity College LondonMarine Environmental Observation Prediction and Response NetworkEuropean Organization for the Exploitation of Meteorological Satellites
Mots-clésSea iceSnowRadarBackscatter (email)Sea ice concentrationSatelliteWind speedArctic
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wind-driven redistribution of snow on sea ice alters its \ntopography and microstructure, yet the impact of these processes on radar \nsignatures is poorly understood. Here, we examine the effects of snow \nredistribution over Arctic sea ice on radar waveforms and backscatter \nsignatures obtained from a surface-based, fully polarimetric Ka- and Ku-band \nradar at incidence angles between 0∘ (nadir) and 50∘. \nTwo wind events in November 2019 during the Multidisciplinary drifting Observatory for \nthe Study of Arctic Climate (MOSAiC) expedition are evaluated. During both events, changes in Ka- and \nKu-band radar waveforms and backscatter coefficients at nadir are observed, \ncoincident with surface topography changes measured by a terrestrial laser \nscanner. At both frequencies, redistribution caused snow densification at \nthe surface and the uppermost layers, increasing the scattering at the \nair–snow interface at nadir and its prevalence as the dominant radar scattering surface. The waveform data also detected the presence of previous \nair–snow interfaces, buried beneath newly deposited snow. The additional \nscattering from previous air–snow interfaces could therefore affect the \nrange retrieved from Ka- and Ku-band satellite altimeters. With increasing \nincidence angles, the relative scattering contribution of the air–snow \ninterface decreases, and the snow–sea ice interface scattering increases. \nRelative to pre-wind event conditions, azimuthally averaged backscatter at \nnadir during the wind events increases by up to 8 dB (Ka-band) and 5 dB (Ku-band). Results show substantial backscatter variability within the scan \narea at all incidence angles and polarizations, in response to increasing \nwind speed and changes in wind direction. Our results show that snow \nredistribution and wind compaction need to be accounted for to interpret \nairborne and satellite radar measurements of snow-covered sea ice.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,178
Écart entre enseignants0,171 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Routes d'admission1
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