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Enregistrement W7035887917

Application of L-band radiometry in snow characteristics analysis - L-band snow measurements in the Canadian Arctic

2023· other· en· W7035887917 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueAaltodoc (Aalto University) · 2023
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSnowpackSnowArcticMeltwaterRadiometryPolarization (electrochemistry)Sea iceSnowmeltContext (archaeology)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Arctic is warming up to four times faster than the global average, yet data availability over this area is notoriously scarce. L-band radiometry is a promising cryosphere surface state variable monitoring method, due to its ability to penetrate through snow and pass through clouds. For proper application in the cryosphere, it is necessary to understand the effects that snow has on L-band emissions.
\n
\nThe main objective of this thesis was to investigate the potential of L-band in informing on snow state variables utilizing a new L-band radiometer. To achieve this, I conducted ground reference measurements in Cambridge Bay, Nunavut, between the 1st and 14th of April 2023. Snowpack macrostructure and microstructure properties, as well as snow interface interactions, were analyzed in the context of ground L-band emissions.
\n
\nThe impact of snow on ground L-band emissions was found to be highly spatially variable, with effects reaching up to ±7%. The effects varied by polarization and measurement angle, with horizontally polarized emissions experiencing strengthening at low measurement angles from nadir, while the impact on vertical polarization was mostly arbitrary. Snowpack microstructure had a noticeable impact on the emissions; increasing prevalence of depth hoar was found to strongly correlate with decreasing polarization ratio. Ground surface roughness also showed negative correlation with the emissions. A surface ice layer exhibited a strong but varying impact on the emissions.
\n
\nOverall, the Canadian Arctic snowpack was found to exhibit unique responsiveness especially to snowpack microstructural properties, which underscores the need for further understanding between the Arctic snowpack and L-band. The findings also emphasize snow's relevance in L-band applications, as properly characterizing these interactions will enhance accurate ground and snow data retrieval in the Arctic.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Bibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,897
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0190,020
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,209 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Résumé présentoui

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