Detecting wave patterns in Arctic nearshore waters using SAR imagery at Herschel Island - Qikiqtaruk, Yukon, Canada
Notice bibliographique
Résumé
The Arctic is one of the most impacted regions by climate change. Rising air temperatures and the shortening of sea ice periods lead to accelerated erosion rates of permafrost coasts. With coastal erosion, the input of sediment and organic matter into nearshore waters increases, \ninfluencing local economies, ecosystems and climate by releasing greenhouse gases. When investigating erosion processes in the Arctic, mechanical erosion by ocean waves is an important factor that must be considered. However, spatial and temporal patterns of significant \nwave heights ($H_s$) in these waters are not well known, since in situ measurements are often costly and time consuming and optical spaceborne imagery is bound to cloud free and daylight conditions. The aim of this study is to use the empirical XWAVE algorithm on high resolution SAR X-band imagery to investigate patterns of wind generated $H_s$ in an Arctic nearshore environment that is threatened by rapid coastal erosion. Several TerraSAR-X and TanDEM-X scenes were combined to calculate means of $H_s$ under changing wind conditions in the \ncoastal waters of Herschel Island Qikiqtaruk (HIQ) in the western Canadian Arctic since 2009. We use calibrated mulitlook data acquired in the Strip Map mode with dual and single polarisation and the XWAVE algorithm to calculate the sea state of each available ice free scene in that region. We map the spatial patterns of $H_s$ under different wind conditions and \ntime periods in order to find significant wave patterns that might influence coastal morphology. \nFirst results show that over the ice free period, waves appear to be highest northwest of the island while there is a long calm strip along the southeast coastline. This matches the overall westerly wind regime through which HIQ protects the easterly nearshore waters. The northwestern sea state is also characterised by the highest variability in $H_s$ which could coincide with the fetch length depending on sea ice conditions further off-shore. In contrast, the eastern and south-eastern near-shore sea state is more stable as these waters are bordered \nby land. \nOur results show the potential of SAR imagery to detect sea state patterns in remote environments, but also show the need to specifically tune the algorithm to nearshore waters.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 tête enseignante, 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 ».