Accurate simulation of early cold-s

Accurate simulation of early cold-season soil freezing requires accurate characterization of landscape-scale snowcover conditions, which was addressed in this study by gapfilling the MODIS SCE record to mitigate data loss from pervasive cloud cover and other factors. The gap-filled MODISSCE products were then combined with other ancillary datato downscale the MERRA-2 reanalysis snow depth data,as one of the main driver data sets for the permafrost soilmodel. The accuracy of the gap-filled MODIS SCE productwas cross-checked using the two MODIS sensors (Terra andAqua); the downscaled snow depth data were evaluated using in situ SNOTEL observations across Alaska. The modelsimulated soil-freezing process and ALT dynamics were conducted over a smaller Arctic Alaska domain and evaluatedusing a diverse set of regional observations.

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寒冷期の初期の土壌凍結の正確なシミュレーションには、景観スケールの積雪 状態の正確な特性評価が必要です。この調査で は、MODIS SCEレコードをギャップフィルして、広大な雲量や他の要因によるデータ損失を軽減することで対処しました。次に、ギャップが埋められたMODIS SCE製品を他の補助データ と組み合わせて 、永久凍土 モデルの主要なドライバーデータセットの1つとして、MERRA-2再解析雪深度データをダウンスケールしました。ギャップが満たされたMODIS SCE製品の精度は、 2つのMODISセンサー（Terraおよび アクア）; ダウンスケールされた雪の深さのデータは、アラスカ全体の現場でのSNOTEL観測を使用して評価されました。モデル化された土壌凍結プロセスとALTダイナミクスは、より小さな北極アラスカドメインで実施され 、さまざまな地域の観測値を使用して評価されました。

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初期の寒期土壌凍結の正確なシミュレーションは、景観規模の雪の正確な特性を必要とします ギャップによってこの研究で対処されたカバー条件 MODIS SCE レコードを埋め、広範なクラウドカバーやその他の要因によるデータ損失を軽減します。ギャップに満ちたモディス その後、SCE製品を他の補助データと組み合わせました。 MERRA-2 再分析雪深度データを縮小するには、 永久凍土の主要な運転者データセットの1つとして モデル。ギャップに満ちたモディスSCE製品の精度 2 つの MODIS センサー (Terra と アクア);ダウンスケールされた積雪深データは、アラスカ全域のSNOTEL観測で評価されました。モデルシミュレートされた土壌凍結プロセスとALTダイナミクスは、より小さな北極アラスカドメイン上で行われ、評価された 地域観測の多様なセットを使用して。

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准确模拟早期冷季土壤冻结需要准确描述景观尺度雪 覆盖条件，在本研究中由gap解决 填充MODIS SCE记录以减少普遍的云层覆盖和其他因素造成的数据丢失。填补空白的MODIS 然后将SCE产品与其他辅助数据结合起来 为了缩小MERRA-2再分析雪深数据的尺度， 作为多年冻土的主要驱动数据集之一 模型。间隙填充MODIS-SCE产品的精度 使用两个MODIS传感器（Terra和 利用阿拉斯加的现场SNOTEL观测对缩小的积雪深度数据进行了评估。模拟的土壤冻结过程和ALT动态是在一个较小的北极阿拉斯加地区进行的，并进行了评估 使用不同的区域观测数据。

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