Sea Ice Thickness Reconstruction Using Icequake Waveform Inversion and Tomorgraphy
Bibliographic record
Abstract
La glace de mer joue un rôle crucial dans le système climatique terrestre, agissant à la fois comme moteur et comme indicateur sensible des changements environnementaux — en particulier dans les régions polaires et subpolaires. Cette étude vise à améliorer notre compréhension de la structure de la glace de mer et de sa variabilité temporelle en réponse aux forçages environnementaux, en reconstruisant l'épaisseur de la glace de mer par inversion d’onde sismique et tomographie, à partir de données sismiques passives et actives. L’objectif plus large est de contribuer à une meilleure compréhension des changements climatiques.Nous utilisons la modélisation directe de la propagation des ondes sismiques dans la glace de mer pour générer des formes d’ondes synthétiques, en utilisant la méthode des éléments spectraux (SEM). Ces formes d’ondes synthétiques sont ensuite intégrées dans un cadre d’inversion qui les compare aux ondes observées, enregistrées par des capteurs sismiques placés sur la glace. En minimisant l’écart entre les données synthétiques et les données observées à l’aide d’une approche stochastique combinée à une recherche sur grille, nous estimons l’épaisseur de la glace le long des trajets source-récepteur et déterminons les localisations des icequakes. Cette stratégie d’inversion est appliquée aux données issues à la fois de sources sismiques passives et actives. Une fois les estimations d’épaisseur obtenues, elles sont utilisées comme entrée pour une deuxième étape d’inversion : la tomographie sismique. Ce processus permet d’obtenir des cartes de l’épaisseur de la glace de mer avec une résolution spatiale.L’approche est validée par des tests synthétiques, puis appliquée à plusieurs ensembles de données réelles. L’ensemble principal, acquis sur le lac Vallunden, au Svalbard (Norvège), entre le 28 février et le 26 mars 2019, comprend des enregistrements passifs continus ainsi que deux expériences à sources actives, à partir de 247 capteurs. Les icequakes quotidiens, extraits des données passives à l’aide d’algorithmes d’apprentissage automatique, constituent la base de notre inversion. Des ensembles de données supplémentaires provenant d’expériences à sources actives à petite échelle menées au Québec (Canada), en mars 2024 et février 2025, permettent une validation supplémentaire de notre approche. Dans tous les cas, les résultats de la tomographie sismique sont cohérents avec les observations de terrain, y compris les mesures in situ et les relevés de température.Les cartes quotidiennes de l’épaisseur de la glace, dérivées des données du Svalbard, révèlent un schéma spatial clair, avec une glace plus fine au centre du lac et plus épaisse vers les bords. Elles capturent également les variations quotidiennes de croissance et de fonte de la glace au fil du temps, montrant des corrélations significatives avec les observations et les fluctuations de température. Ces résultats démontrent la robustesse et la sensibilité de notre méthode, qui combine une modélisation numérique efficace avec des stratégies d’inversion avancées. En capturant l’évolution quotidienne de la structure de la glace de mer, ce travail apporte des éléments précieux sur l’épaisseur et l’évolution de la glace, et introduit un outil novateur pour observer et comprendre les changements climatiques affectant les environnements cryosphériques.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".