due to a poor understanding of chan

due to a poor understanding of changes in the soil thermal regime and liquid water content during the soil-freezing process.using an integrated approach combining in situ soil measurements, (PolSAR) and a remote-sensing-driven permafrost model. To better capture landscape variability in snow cover and its influence on the soil thermal reanalysis snow depth data using MODIS snow cover extent (SCE) observations.along the Alaska North Slope the observed and model-simulated zero-curtain periods were positively correlated (R > 0:55, p < 0:01) with a MODISderived snow cover fraction (SCF) from September to October。We also examined the airborne P-band radar-retrieved "profile along this transect in 2014 and 2015, which is sensitive to near-surface soil liquid water content and freeze–thaw status.

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由于对土壤冻结过程中土壤热状况和液态水含量变化的了解不多。 使用结合现场土壤测量（PolSAR）和遥感驱动的多年冻土模型的集成方法。为了更好地捕获积雪中的景观变异性及其对土壤热再分析积雪深度数据的影响，请使用MODIS积雪程度（SCE）观测。 沿着阿拉斯加北坡所观察到的和模型模拟的零帘周期呈正相关（R> 0时55分，P <0时01分）与MODISderived积雪分数（SCF）9至10月。 我们还研究了机载 在2014年和2015年沿该样带采集了P波段雷达“ 剖面”，该剖面对近地表土壤液态水含量和冻结敏感- 解冻状态。

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由于对土壤热系统变化和土壤冷冻过程中液态含水量的了解不足。 采用结合原位土壤测量（PolSAR）和遥感驱动的永久冻土模型的综合方法。使用MODIS雪覆盖度（SCE）观测值，更好地捕获积雪覆盖中的景观变异性及其对土壤热分析雪深数据的影响。 沿阿拉斯加北坡观测和模型模拟的零幕段在9月至10月期间与MODIS派生的积雪覆盖分数（SCF）呈正相关（R = 0：55，p = 0：01）。 我们还检查了机载P波段雷达检索的" 2014 年和 2015 年，该横断面的轮廓，对近地表土壤液体含水量和冻结敏感* 解冻状态。

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由于对土壤冻结过程中土壤热状况和液态水含量的变化认识不足。 采用结合现场土壤测量（PolSAR）和遥感驱动的永久冻土模型的综合方法。利用MODIS积雪范围（SCE）观测资料，更好地捕捉积雪的景观变化及其对土壤热再分析积雪深度的影响。 在阿拉斯加北坡，观测和模拟的零幕期与9月至10月的积雪覆盖率（SCF）呈正相关（R>0:55，p<0:01） 我们还检查了机载P波段雷达 2014年和2015年沿该样带的剖面，对近地表土壤液态水含量和冻结敏感- 解冻状态。

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