SWOT in the Cryosphere: Promise, Progress, and Challenges
Notice bibliographique
Résumé
The SWOT mission launched in December 2022 with the goals of delivering the first global inventory of Earth's surface water, high-resolution ocean topography, and temporal variability of water bodies. Although SWOT’s primary objectives targeted terrestrial hydrology and oceanography, SWOT’s ~78° latitude orbital turnaround results in up to sub-weekly observations, unaffected by clouds, in many critical polar regions. SWOT may, therefore, also make significant contributions to cryospheric science. To capitalize on this potential, a dedicated Cryosphere Working Group was formed from the 2024 Science Team to explore and expand SWOT’s cryospheric applications. The group’s early efforts yielded the first high resolution (HR) tasking over Antarctica, adding to HR acquisitions for other key Arctic regions. Other promising advancements include a demonstration that KaRIn backscatter enables robust discrimination between sea ice and icebergs, a long-standing challenge for automated classifiers, and that the combination of sea surface height anomaly (SSHA) and backscatter supports a novel SWOT-based classification of sea ice and leads. A preliminary examination of SWOT LR data against ICESat-2 provides confidence in the feasibility of retrieving the first truly two-dimensional estimates of sea ice freeboard. SSHA observations of the Antarctic coastal margin provide, for the first time, the potential to observe variability of major surface currents across multiple timescales. HR data also provide the first frequent repeats of the 3-D structure of rifts on some Antarctic ice shelves. Additionally, the initial assessment of SWOT observations offers valuable insights into the mission’s potential for monitoring freshwater ice. Preliminary comparisons of HR PIXC data with two days of concurrent DEMs collected over river ice show ice surface elevation differences of ~25 cm. For each of these applications, however, significant challenges remain. Errors in geoid, mean sea surface, and tide corrections, and ongoing issues with crossover corrections hinder the retrieval of accurate coastal SSHA values. For ice shelves, our initial studies of HR data reveal many regions where measured elevations experience jumps, some of which may be attributed to errors in the underlying digital elevation model (DEM) from changing ice shelf fronts and rifts, and from large voids in the v1.1 100m REMA DEM. Artifacts in both HR and LR products, combined with complications introduced by onboard and ground-based processing pipelines, present further obstacles to retrieving reliable surface heights in polar regions. Ongoing work aims to resolve these issues — taking advantage of collaborations with other working groups — and establish SWOT as a powerful tool for observing cryosphere processes.
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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 | 0,014 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,004 |
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 ».