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초록. 그린란드의 수퍼글레이셜 호수 개발은 복잡한 수문학적 과정으로 구성되어 있으며, 이는 표면 질량 손실뿐만 아니라 표면 알베도로의 감소 및 빙하 역학의 변화에도 기여합니다. 최근 호수 면적 추정이 개선되었으나, 수퍼글레이셜 호수에서 녹는 시즌 동안 포함된 물의 양과 손실량을 올바르게 추정하기 위해서는 호수 부피의 결정이 필수적입니다. 본 연구에서는 두 개의 새로운 회귀 접근법을 포함한 네 가지 수퍼글레이셜 호수 깊이 추정 방법을 제시하고 서로 비교합니다. 첫 번째 경험적 방정식은 그린란드 북동부와 남서부의 19개 호수에 대한 ICESat-2 교차로부터 수집된 깊이 정보를 기반으로 하며, 두 번째 경험적 방정식은 그린란드 북동부의 Zachariæ Isstrøm에 있는 네 개의 호수에서 깊이 정보를 제공하는 현장 음향 트랙을 사용합니다. 두 방정식의 깊이는 각기 해당하는 Sentinel-2 반사값과 독립적으로 상관관계를 가지며 경험적 관계를 생성합니다. 세 번째 방법은 또한 Sentinel-2 데이터를 기반으로 하는 표준 방사선 전달 모델입니다. 마지막으로, 호수 배수 이후 그린란드 북동부의 다섯 개 호수에 대한 깊이는 TanDEM-X 디지털 고도 모델에서 파생되었습니다. 이 네 가지 방법은 디지털 고도 모델을 얻을 수 있었던 다섯 개 호수에 적용되어 방법 간 직접 비교를 가능하게 하였습니다. 일반적으로 음향 기반 방정식은 8.6m의 포화점까지 디지털 고도 모델의 추정치와 가장 잘 일치했습니다. ICESat-2 기반 방정식을 평가한 결과, 호수 바닥 퇴적물의 강한 영향이 관찰되었습니다. 적절하게 조정된 방정식은 음향 기반 방정식보다 약간 더 깊은 값을 생성했습니다. 방사선 전달 모델은 디지털 고도 모델 결과와 비교할 때 포화점 16.3m 이하의 거의 모든 깊이를 과대 추정하는 경향이 있었습니다. 이러한 큰 과대 추정은 주로 이 방법의 매개변수의 민감성 때문입니다. 또한 디지털 고도 모델을 제외한 모든 방법은 2016년부터 2022년까지의 최고 녹는 날짜에 그린란드 북동부의 한 지역에 적용되었습니다. 마지막으로, 각 방법에 대한 불확실성을 보다 면밀히 살펴보면 수퍼글레이셜 호수 깊이 추정에 사용할 방법을 고려할 때 관련된 오류와 함정에 대한 통찰을 제공합니다. 전반적으로 경험적으로 도출된 방정식의 사용은 특정 조건에서 충분한 정확도를 유지하면서 수퍼글레이셜 호수 깊이 계산을 간소화할 수 있음을 보여줍니다.
Lutz et al. (Tue,)은 이 문제를 연구했습니다.