Monitoring des classes de neige des calottes polaires par Envisat



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Transcription:

Monitoring des classes de neige des calottes polaires par Envisat (Résultats de WOOPI) N. Tran, A. Vernier (CLS) F. Rémy R (LEGOS) P. Féménias F (ESA)

Calottes glaciaires & classification de la neige/glace Page 2 There are uncertainties in estimating the correct height over ice sheet because of the radar wave penetration within the cold and dry snow medium. They display dependencies on snowpack characteristics which vary seasonally and spatially. Partition of ice sheet into different homogeneous regions can help for the interpretation of altimetry data. The monitoring of the extent changes of these regions would be a good indicator of the climate change effects on Greenland and Antarctica.

Greenland partition Page 3 percolation intermediate dry / percolation dry snow I wet snow dry snow II ablation (Ku σ0, Ku-S σ0, Avg_TB, ratio_tb) Related to accumulation patterns, snow layering as a consequence of the topographically - influenced wind regime, temperature and local melt effects. Drinkwater (2001) & Benson (1962)

Cycles 10-64, before S-band lost 25-km grid, 35-day running window, reprocessed data 2004 bias (old-reproc) Greenland (scatterplot) Antarctica (scatterplot) Page 4 Ocean cycles 005-93 (old-reproc) Sigma0 Ku (db) -0,043-0,009 0,02 Sigma0 S (db) -0,023 0,001-0,08 TB 23 (K) 1,34 0,46 0,8 TB 36 (K) 2,25 2,24 2,4

Seasonal & interannual variations of extent (35-day running window) dry snow I dry snow II intermediate dry / percolation wet snow percolation ablation Page 5 petite couche de neige en hiver, signature dominante de la roche signature qui disparait en été diminution en été liée à l augmentation du bleu (1) basculement rouge et violet vers rose en été changement de localisation en été diminution en été liée à l augmentation du rose et violet

January 2003 to 2007 Page 6 Slope (millions km²/year) Class 1: +0.00031 Class 2: +0.03287 Class 3: +0.00312 Class 4: -0.01987 Class 5: -0.00756 Class 6: -0.00275 stable increase (1.5%) lost (<1%)

August 2003 to 2007 Page 7 Slope (millions km²/year) Class 1: -0.00356 Class 2: -0.00325 Class 3: -0.00525 Class 4: -0.01968 Class 5:+0.03612 Class 6:+0.00381 lost (0.9%) increase (1.6%)

6-class Test without the S-band data Page 8 moins d information en profondeur, information de surface prépondérante bleu (ablation) qui disparaît en hiver dans la partie nord au dépend du vert (wet snow) plus de violet (intermediate dry/percolation) en été 3-class 4-class 5-class 6-class 7-class 8-class

Antarctica partition Page 9 low accumulation moderate wind domes and ridges low accumulation no wind / flat flat ice shelves low accumulation moderate wind (Ku σ0, Ku-S σ0, Avg_TB, ratio_tb) high accumulation steep slope (margins) no wind / flat No other study to compare with. high accumulation strong wind variable slope Related to accumulation patterns and snow layering as a consequence of the topographically-influenced wind regime.

Cycles 10-64, before S-band lost 25-km grid, 35-day running window, reprocessed data Page 10 2004 bias (old-reproc) Greenland (scatterplot) Antarctica (scatterplot) Ocean cycles 005-93 (old-reproc) Sigma0 Ku (db) -0,043-0,009 0,02 Sigma0 S (db) -0,023 0,001-0,08 TB 23 (K) 1,34 0,46 0,8 TB 36 (K) 2,25 2,24 2,4

Seasonal & interannual variations of extent en hiver uniquement Page 11 summer winter zone moins étendue en hiver zone moins étendue en hiver zone moins étendue en hiver (diminution De moitié) majoritairement en été maximum en été pas même zone en hiver uniquement

August 2003 to 2007 (austral winter) Page 12 Slope (millions km²/year) Class 11: -0.07050 lost (0.3-0.5%) Class 12: -0.04325 Class 13: +0.02425 Class 14: +0.05837 increase (0.4-0.7%) Class 15: +0.09418 Class 16: +0.01631 Class 17: -0.05243 lost (0.3%)

January 2003 to 2007 (austral summer) Page 13 Slope (millions km²/year) Class 11: +0.00831 Class 12: -0.02900 Class 13: +0.00156 Class 14: +0.00156 Class 15: +0.05606 Class 16: +0.00725 Class 17: -0.01456 lost (0.2%) increase (0.4%)

7-class Test without the S-band data Page 14 summer winter 3-class 4-class moins d information en profondeur, information de surface prépondérante violet disparait pour rouge et rose qui augmente orange moins étendue 5-class 6-class 7-class 8-class

Conclusions and Perspectives Page 15 The snow facies classifiers partition the 2 ice sheets into regions with similar microwave signatures. The difference in snow morphology is due to variable conditions in local climate (accumulation rate, air temperature, wind) which is governed by topography. Presence of surface liquid water changes also the microwave signatures. A partition into 7 classes looks interesting over Antarctica while a 6-class solution is preferred for Greenland. Observations of the effects of climate change through change in the microwave signal behavior might be more easily detected via the classification of the signatures. This approach defines a tool for monitoring long-term spatial variations over the ice sheets. Coming soon from WOOPI: application of alternative algorithms to the Envisat time-series 2003-2010 (without S-band). Perspectives to extent the monitoring: need of very long time-series to be interpretable for climate change Application to Sentinel-3 records Application to ERS, Altika data Test on Cryosat-2 and CFOSAT data (combination of SWIM & SCAT)

Merci Page 16