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Enregistrement W751228070

Variations in the Sea Ice Edge and the Marginal Ice Zone on Different Spatial Scales as Observed from Different Satellite Sensor

2006· article· en· W751228070 sur OpenAlexaboutno aff
T. Markus, John Henrichs

Notice bibliographique

RevueInternational Geoscience and Remote Sensing Symposium · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSea iceSea ice concentrationRemote sensingSpecial sensor microwave/imagerSea ice thicknessAdvanced very-high-resolution radiometerModerate-resolution imaging spectroradiometerCryosphereEnvironmental scienceRadiometerGeologyArctic ice packClimatologySatelliteOceanographyMicrowaveBrightness temperaturePhysics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Marginal sea Ice Zone (MIZ) and the sea ice edge are the most dynamic areas of the sea ice cover. Knowledge of the sea ice edge location is vital for routing shipping in the polar regions. The ice edge is the location of recurrent plankton blooms, and is the habitat for a number of animals, including several which are under severe ecological threat. Polar lows are known to preferentially form along the sea ice edge because of induced atmospheric baroclinicity, and the ice edge is also the location of both vertical and horizontal ocean currents driven by thermal and salinity gradients. Finally, sea ice is both a driver and indicator of climate change and monitoring the position of the ice edge accurately over long time periods enables assessment of the impact of global and regional warming near the poles. Several sensors are currently in orbit that can monitor the sea ice edge. These sensors, though, have different spatial resolutions, different limitations, and different repeat frequencies. Satellite passive microwave sensors can monitor the ice edge on a daily or even twice-daily basis, albeit with low spatial resolution - 25 km for the Special Sensor Microwave Imager (SSM/I) or 12.5 km for the Advanced Microwave Scanning Radiometer (AMSR-E). Although special methods exist that allow the detection of the sea ice edge at a quarter of that nominal resolution (PSSM). Visible and infrared data from the Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR) and from the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) provide daily coverage at 1 km and 250 m, respectively, but the surface observations me limited to cloud-free periods. The Landsat 7 Enhanced Thematic Mapper (ETM+) has a resolution of 15 to 30 m but is limited to cloud-free periods as well, and does not provide daily coverage. Imagery from Synthetic Aperture Radar (SAR) instruments has resolutions of tens of meters to 100 m, and can be used to distinguish open water and sea ice on the basis of surface and volume scattering characteristics. The Canadian RADARSAT C-band SAR provides data that cover the Arctic Ocean and the MIZ every 3 days. A change-point detection approach was utilized to obtain an ice edge estimate from the RADARSAT data The Quickscat scatterometer provides ice edge information with a resolution of a few kilometers on a near-daily basis. During portions of March and April of 2003 a series of aircraft flights were conducted over the ice edge in the Bering Sea carrying the Polarimetric Scanning Radiometer (PSR), which provides spectral coverage identical with the AMSR-E instrument at a resolution of 500 meters. In this study we investigated these different data sets and analyzed differences in their definition of the sea ice edge and the marginal ice zone and how these differences as well as their individual limitations affect the monitoring of the ice edge dynamics. We also examined how the nature of the sea ice edge, including its location, compactness and shape, changes over the seasons. Our approach was based on calculation of distances between ice edges derived from the satellite and aircraft data sets listed above as well as spectral coherence methods and shape parameters such as tortuosity, curvature, and fractional dimension.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,411
Score d'incertitude au seuil0,950

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,196 · 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.

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
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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