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Record W7162116053 · doi:10.71892/11143/1674

Analyse par télédétection des épisodes de poussière locaux dans les environnements subarctiques et arctiques

2025· other· fr· W7162116053 on OpenAlexaboutno aff
Seyed Ali Sayedain

Bibliographic record

VenueUSherbrooke-PROD · 2025
Typeother
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsStatistical analysisUrban environmentEnvironmental effect

Abstract

fetched live from OpenAlex

La région arctique joue un rôle unique dans la régulation du climat terrestre en réfléchissant et en absorbant le rayonnement solaire incident sur sa surface, principalement composée de neige et de glace, d’eau libre et de toundra. La structure nuageuse, très variable dans le temps et dans l’espace, constitue un élément important de ce processus de réflexion et d’absorption. Ces mécanismes de forçage radiatif atmosphérique exercent un effet déterminant sur les schémas de température à l’échelle mondiale. La dynamique des nuages est intrinsèquement liée aux processus de nucléation de la glace, par lesquels des aérosols arctiques , d’origine locale ou lointaine, initient la formation de cristaux de glace. Les poussières de haute latitude (High Latitude Dust, HLD), émises par des sources locales situées dans les bassins versants des régions arctiques et subarctiques, constituent un aérosol Arctique important et, par conséquent, un agent majeur du forçage radiatif à l’échelle de l’Arctique. Ce projet de thèse de doctorat porte sur la caractérisation optique et microphysique des HLD à l’aide de techniques de télédétection (RS), à la fois au sol et par satellite. Il se divise en deux études distinctes mais étroitement liées. La première étude porte sur les mesures des panaches de poussière dans la région subarctique de Lhù'ààn Mân' (lac Kluane), au Yukon canadien , une source importante d’émissions de poussière proglaciale provenant des bassins versants. Les événements locaux de poussière ont été identifiés (classés) à l’aide d’un seuil appliqué au coefficient de corrélation entre les estimations de l’épaisseur optique des aérosols (AOD) en mode grossier (CM) dérivées du lidar au sol et les mesures des concentrations volumiques de particules CM en surface. Cette approche de classification a été étendue en analysant la corrélation entre les mesures passives au sol de l’AOD CM issues des instruments AERONET (AErosol RObotic NETwork) et les AOD CM dérivées du lidar ayant satisfait au test de classification de la poussière, afin d’identifier les événements de poussière pouvant être télédétectés à l’aide de mesures optiques passives . Nous avons également utilisé des estimations de l’indice de réfraction, dérivées d’échantillons de poussière prélevés sur place, pour étayer un argument que la persistance d’un biais positif du rapport lidar, étais attribuable à une sous-estimation de la taille des particules de poussière. La deuxième étude s’est concentrée sur la caractérisation optique et microphysique de la poussière de l’Arctique à l’échelle de l’archipel arctique canadien (CAA). Dans un premier temps, sept événements locaux de poussière survenus en juillet et en août 2007 à l’observatoire Eureka PEARL ont été identifiés et caractérisés à l’aide d’une combinaison d’AOD CM provenant d’un lidar au sol (AHSRL ) et d’AOD CM issues d’instruments AERONET situés près de la surface (0PAL) et à 615 m au-dessus de la surface (Ridge Lab) . Dans une seconde analyse portant sur des données plus récentes, nous avons mis en évidence des corrélations significatives entre les AOD CM d’AERONET et les mesures APS (Aerosol Particle Sizer) de la concentration volumique des particules CM, acquises à 0PAL le 21 août 2018. Les données locales de vitesse du vent, comparées aux moyennes climatologiques, provenant de la station météorologique d’Eureka située à proximité de 0PAL, ont corroboré la probabilité que 0PAL ait été soumis à un événement de poussière relativement intense. Les images multispectrales Sentinel-2 à haute résolution spatiale (10 m) acquises au-dessus de la région de PEARL, complétées par un champ vectoriel du vent synchrone issu de CARRA (C3S Arctic Regional Reanalysis), ont apporté des éléments supplémentaires en faveur de l’hypothèse de la survenue d’un événement de poussière significatif à 0PAL ce jour-là. Les résultats obtenus à Eureka PEARL ont permis et facilité l’identification d’événements de panaches de poussière au-dessus d’autres régions du CAA à l’aide d’un ensemble élargi de capteurs satellitaires. Nous avons ainsi réussi à identifier et à caractériser des événements locaux de poussière — notamment des motifs d’images d’AOD CM significatifs, cohérents avec l’apparition de panaches de poussière dans les images MODIS — sur des sites s’étendant de l’île Axel Heiberg, à l’ouest d’Eureka (sur l’île d’Ellesmere), jusqu’à l’île Prince of Wales, l’île Banks, l’île Ellef Ringnes et Strand Bay, sur la côte sud-ouest de l’île Axel Heiberg. Dans le cas de l’île Banks, nous avons exploité les caractéristiques de très haute résolution spatiale (10 m) des images Sentinel-2 afin de mieux comprendre la nature de panaches de poussière relativement diffus observés dans les images MODIS à une résolution de 250 m. Le capteur le plus performant pour l’extraction de caractéristiques clés des panaches de poussière s’est avéré être le MISR (Multi-angle Imaging SpectroRadiometer), embarqué à bord du satellite Terra. La nature stéréoscopique des images multi-vues du MISR a permis d’extraire la hauteur et la vitesse des panaches pour la plupart des événements de poussière observés dans le CAA ; un événement, visible dans les images MODIS, était toutefois masqué par des nuages dans la majorité des vues multi-angles du MISR. Dans le cas de Strand Bay, nous avons soutenu avoir identifié un exemple concret relativement rare d’un phénomène fréquemment évoqué, à savoir les effets de dépôt des panaches de poussière locaux. Ce résultat a démontré le rôle très important qu’un capteur tel que le MISR peut jouer dans l’établissement de la dynamique des panaches de poussière à l’échelle du CAA. La surveillance continue des propriétés optiques et microphysiques des aérosols de poussière à l’aide de ces outils de télédétection constitue un élément essentiel pour comprendre les impacts environnementaux et climatiques de la poussière locale et, notamment, son rôle dans l’accélération de la fonte des neiges, ainsi que son impact, en tant que particule nucléante importante, sur la formation des nuages arctiques. Les recherches futures devraient se concentrer sur l’évaluation des mécanismes de fonte des neiges liés au dépôt de poussière et sur la quantification de la nature précise des interactions entre la poussière et les nuages.

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 machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.986
Threshold uncertainty score0.028

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.001

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.

Opus teacher head0.016
GPT teacher head0.279
Teacher spread0.263 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Citations0
Published2025
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