Here,we characterized the processes

Here,we characterized the processes controlling active-layer freezing in Arctic Alaska using an integrated approach combining in situ soil measurements, local-scale ( ∼ 50 m) longwave radar retrievals from NASA airborne P-band polarimetric SAR (PolSAR) and a remote-sensing-driven permafrostmodel. To better capture landscape variability in snow coverand its influence on the soil thermal regime, we downscaledglobal coarse-resolution (∼ 0:5◦) MERRA-2 reanalysis snowdepth data using finer-scale (500 m) MODIS snow cover extent (SCE) observations.

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在这里， 我们采用结合现场土壤测量，从NASA机载P波段极化SAR（PolSAR）进行的本地规模（〜50 m）长波雷达检索，结合远程控制的方法，对控制北极阿拉斯加活动层冻结的过程进行了表征。感应驱动的多年冻土 模型。为了更好地捕获积雪中的景观变异性 及其对土壤热状况的影响，我们使用更小比例尺（500 m）的MODIS积雪范围将 全球粗分辨率（〜0：5◦）MERRA-2再分析积雪 深度数据缩减了比例（ SCE）观察。

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这里 我们采用综合方法，将原位土壤测量、美国宇航局机载P波段极性SAR（PolSAR）局部尺度（±50米）长波雷达检索以及遥感驱动的永久冻土技术相结合，对控制北极阿拉斯加活动层冻结的过程进行描述 模型。更好地捕捉雪覆盖的景观变异性 及其对土壤热系统的影响，我们缩小了规模 全球粗分辨率（± 0：5°） MERRA-2 重新分析雪 使用更细尺度（500米）MODIS积雪覆盖范围（SCE）观测值的深度数据。

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在这里， 我们用一种综合方法描述了控制北极阿拉斯加活跃层冻结的过程，该方法结合了现场土壤测量、美国宇航局机载P波段极化SAR（PolSAR）和遥感驱动的永久冻土的局部尺度（∼50 m）长波雷达反演 模型。更好地捕捉积雪的景观变化 以及它对土壤热状况的影响，我们缩小了尺度 全球粗分辨率（0:5°）MERRA-2再分析雪 利用更精细尺度（500m）MODIS雪覆盖范围（SCE）观测的深度数据。

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