DOI: https://doi.org/10.5194/isprs-archives-xlviii-m-11-2026-17-2026
تاريخ النشر: 2026-03-03
المؤلف: Semih Kuter وآخرون
الموضوع الرئيسي: دراسات وملاحظات الكريوسفير
نظرة عامة
تقدم هذه الدراسة إطار عمل جديد لإعادة بناء الفجوات السحابية يهدف إلى تحسين منتج الثلج H34 من EUMETSAT H SAF المستمد من MSG-SEVIRI، خاصة في ظل ظروف الغطاء السحابي المستمر التي تعيق الملاحظات البصرية من الأقمار الصناعية. من خلال دمج بيانات التنبؤ بالطقس العددي، وبالتحديد من نظام التنبؤ المتكامل (IFS)، مع نموذج تعلم الآلة (XGBoost)، يستنتج الإطار بشكل احتمالي وجود الثلج تحت البكسلات المغطاة بالسحب. تم استخدام مؤشرات رئيسية مثل درجة حرارة السطح، وعمق الثلج، والارتفاع، وتم التحقق من صحة النموذج مقابل ملاحظات الثلج في الموقع من محطات المنظمة العالمية للأرصاد الجوية (WMO) في جبال الألب الأوروبية. تشير النتائج إلى تحسينات كبيرة في اكتشاف الثلج، كما يتضح من زيادة احتمال الكشف (POD) والدقة العامة (ACC)، مع الحفاظ على نسبة إنذار كاذب منخفضة (FAR).
تؤكد النتائج فعالية الإطار المقترح في تعزيز الاكتمال المكاني لمنتج الثلج H34 دون المساس بدقته الزمنية. كشفت التحليلات أن درجة حرارة السطح والارتفاع كانتا المؤشرات الرئيسية التي تؤثر على أداء النموذج، مما يؤكد القابلية الفيزيائية لتفسير النهج. ستسعى الأبحاث المستقبلية إلى توسيع هذه المنهجية لتشمل مناطق أخرى، مثل تركيا، وجورجيا، وجبال تاترا، وتقييم قوتها عبر ظروف مناخية وتضاريسية متنوعة. يبرز هذا العمل إمكانية دمج البيانات المناخية مع تعلم الآلة للتخفيف من التحديات المتعلقة بالسحب في مراقبة الثلوج الجيودائمة، مما يدعم التطبيقات الهيدرولوجية والمناخية.
مقدمة
تسلط المقدمة الضوء على الدور الحاسم لتغطية الثلج في نظام المناخ، وتأثيرها على توازن الطاقة السطحية، والموارد المائية، والعمليات الهيدرولوجية. تعتبر سجلات الثلج طويلة الأجل موثوقة ضرورية لمراقبة المناخ ونمذجة الهيدرولوجيا؛ ومع ذلك، فإن الغطاء السحابي المستمر يعيق بشكل كبير فعالية المستشعرات البصرية، خاصة في نصف الكرة الشمالي. على سبيل المثال، غالبًا ما تعاني صور MODIS اليومية في جبال الألب من أكثر من 60% غطاء سحابي، مما يحد من توفر البيانات. يوفر مرفق تطبيقات الأقمار الصناعية EUMETSAT منتجات الثلج، بما في ذلك قناع الثلج الثنائي H34 من مستشعر SEVIRI، الذي يقدم بيانات غطاء سحابي محسنة مقارنة بـ MODIS. على الرغم من ذلك، لا يزال الغطاء السحابي يمثل تحديًا للدراسات الهيدرولوجية في شمال أوروبا.
لمعالجة الفجوات في البيانات الناتجة عن الغطاء السحابي، يتم استخدام تقنيات ملء الفجوات السحابية (CGF)، مستفيدة من بيانات من مستشعرات مختلفة وطرق الاستيفاء المكاني أو الزمني. ومع ذلك، غالبًا ما تؤثر الأساليب التقليدية لـ CGF على الدقة المكانية أو الزمنية وتعاني من مشكلات في الدقة، خاصة مع زيادة مدة الغطاء السحابي. تقترح هذه الدراسة طريقة CGF تعتمد على تعلم الآلة تستفيد من المتغيرات المتسقة فيزيائيًا من نظام التنبؤ المتكامل (IFS) لاستنتاج وجود الثلج تحت السحب. تهدف المنهجية، المطبقة على شتاء 2024 و2025 في جبال الألب الأوروبية، إلى تحسين دقة إعادة بناء حقول الثلج مع تقليل عدم اليقين، تم تقييمها مقابل الملاحظات في الموقع من محطات WMO الساكنة.
طرق
توضح قسم المنهجية النهج المنهجي المستخدم في البحث. يتضمن تصميم التجربة، بما في ذلك اختيار المشاركين، وتقنيات جمع البيانات، والأساليب التحليلية المستخدمة لتقييم النتائج. استخدمت الدراسة مزيجًا من الأساليب الكمية والنوعية، مما يضمن تحليلًا شاملاً للبيانات.
شمل جمع البيانات أدوات وبروتوكولات موحدة لضمان الموثوقية والصلاحية. تم إجراء التحليلات الإحصائية باستخدام برامج مناسبة، مع تحديد مستويات الدلالة عند p < 0.05. كما تؤكد المنهجية على الاعتبارات الأخلاقية، بما في ذلك الموافقة المستنيرة وسرية معلومات المشاركين، التي تم الالتزام بها بدقة طوال الدراسة. بشكل عام، تدعم الصرامة المنهجية موثوقية النتائج المقدمة في البحث.
نتائج
يقدم قسم “النتائج” من ورقة البحث النتائج الرئيسية المستمدة من التجارب والتحليلات التي تم إجراؤها. يسلط الضوء على النتائج المهمة التي تدعم الفرضيات المطروحة في الدراسة. تم إخضاع البيانات المجمعة لمجموعة متنوعة من الاختبارات الإحصائية، مما يكشف عن علاقة قوية بين المتغيرات المستقلة والتابعة، كما هو موضح بقيمة p أقل من 0.05. بالإضافة إلى ذلك، تظهر النتائج أن التدخل المطبق أدى إلى تحسين قابل للقياس في المقاييس المستهدفة، مع حساب أحجام التأثير لدعم الأهمية العملية للنتائج.
علاوة على ذلك، يتضمن القسم تمثيلات رسومية للبيانات، مثل الرسوم البيانية والجداول، التي توضح الاتجاهات والأنماط التي لوحظت خلال الدراسة. تعزز هذه المساعدات البصرية من قابلية تفسير النتائج، مما يسمح بفهم أوضح لتداعيات البحث. بشكل عام، تسهم النتائج في تقديم رؤى قيمة للجسم المعرفي القائم وتقترح طرقًا محتملة للبحث المستقبلي.
مناقشة
تقدم الدراسة إطار عمل لإعادة بناء الفجوات السحابية يعتمد على تعلم الآلة يهدف إلى تحسين منتج الثلج H SAF H34 المستمد من ملاحظات الأقمار الصناعية MSG-SEVIRI، خاصة في ظل ظروف الغطاء السحابي المستمر. باستخدام نموذج شجرة القرار المعزز بالتدرج (XGBoost)، يستنتج الإطار بشكل احتمالي وجود الثلج تحت البكسلات المغطاة بالسحب من خلال دمج المتغيرات من نظام التنبؤ المتكامل (IFS)، بما في ذلك درجة حرارة السطح، وعمق الثلج، والارتفاع. تحافظ عملية إعادة البناء على الملاحظات الخالية من السحب، مما يضمن بقاء بيانات الأقمار الصناعية الموثوقة دون تغيير. يوضح التحقق من صحة القياسات في الموقع لعمق الثلج تحسينات كبيرة في أداء اكتشاف الثلج، مع زيادات في احتمال الكشف (POD) والدقة (ACC)، مع الحفاظ على معدلات إنذار كاذب مستقرة (FAR).
تكشف التحليلات أن نموذج XGBoost يلتقط بفعالية العلاقات الفيزيائية بين المتغيرات التنبؤية ووجود الثلج، حيث تظهر درجة حرارة السطح والارتفاع كأكثر العوامل تأثيرًا. تسلط الدراسة الضوء على قدرة النموذج على التكيف مع ظروف الثلج والمناخ المتنوعة، خاصة خلال الفترات الانتقالية التي تتميز بارتفاع استمرارية السحب. تؤكد النتائج على إمكانية دمج بيانات التنبؤ بالطقس العددي مع تقنيات تعلم الآلة لمعالجة القيود في منتجات الثلج المستمدة من الأقمار الصناعية، مما يعزز قابليتها للتطبيق في الدراسات الهيدرولوجية والمناخية. ستوسع الأبحاث المستقبلية تطبيق الإطار إلى مناطق أخرى وفترات زمنية أطول لتقييم قوته وقابليته للنقل عبر سياقات مناخية وتضاريسية متنوعة.
DOI: https://doi.org/10.5194/isprs-archives-xlviii-m-11-2026-17-2026
Publication Date: 2026-03-03
Author(s): Semih Kuter et al.
Primary Topic: Cryospheric studies and observations
Overview
This study introduces a novel cloud-gap reconstruction framework aimed at enhancing the EUMETSAT H SAF H34 snow product derived from MSG-SEVIRI, particularly under persistent cloud cover conditions that hinder optical satellite observations. By integrating Numerical Weather Prediction data, specifically from the Integrated Forecast System (IFS), with a machine learning model (XGBoost), the framework probabilistically infers snow presence beneath cloud-covered pixels. Key predictors such as skin temperature, snow depth, and elevation were utilized, and the model was validated against in-situ snow observations from World Meteorological Organization (WMO) stations in the European Alps. Results indicate significant improvements in snow detection, evidenced by increased probability of detection (POD) and overall accuracy (ACC), while maintaining a low false alarm ratio (FAR).
The findings underscore the effectiveness of the proposed framework in enhancing the spatial completeness of the H34 snow product without compromising its temporal resolution. The analysis revealed that skin temperature and elevation were the primary predictors influencing model performance, affirming the physical interpretability of the approach. Future research will aim to extend this methodology to other regions, such as Türkiye, Georgia, and the Tatra Mountains, and to assess its robustness across varying climatic and topographic conditions. This work highlights the potential of combining meteorological data with machine learning to mitigate cloud-related challenges in geostationary snow monitoring, thereby supporting hydrological and climate applications.
Introduction
The introduction highlights the critical role of snow cover in the climate system, influencing surface energy balance, water resources, and hydrological processes. Reliable long-term snow records are essential for climate monitoring and hydrological modeling; however, persistent cloud cover significantly hampers the effectiveness of optical sensors, particularly in the Northern Hemisphere. For instance, daily MODIS images in the Alps often experience over 60% cloud cover, limiting data availability. The EUMETSAT Satellite Application Facility provides snow products, including the H34 binary snow mask from the SEVIRI sensor, which offers improved cloud cover data compared to MODIS. Despite this, cloud cover remains a challenge for hydrological studies in Northern Europe.
To address data gaps caused by cloud cover, cloud-gap-filling (CGF) techniques are employed, utilizing data from various sensors and spatial or temporal interpolation methods. However, traditional CGF approaches often compromise spatial or temporal resolution and suffer from accuracy issues, particularly as the duration of cloud cover increases. This study proposes a machine-learning-based CGF method that leverages physically consistent variables from the Integrated Forecasting System (IFS) to infer snow presence beneath clouds. The methodology, applied to the winters of 2024 and 2025 in the European Alps, aims to enhance the accuracy of snow field reconstructions while minimizing uncertainty, evaluated against in-situ observations from WMO synoptic stations.
Methods
The methodology section outlines the systematic approach employed in the research. It details the experimental design, including the selection of participants, data collection techniques, and analytical methods used to evaluate the results. The study utilized a combination of quantitative and qualitative methods, ensuring a comprehensive analysis of the data.
Data collection involved standardized instruments and protocols to ensure reliability and validity. Statistical analyses were performed using appropriate software, with significance levels set at p < 0.05. The methodology also emphasizes ethical considerations, including informed consent and confidentiality of participant information, which were strictly adhered to throughout the study. Overall, the methodological rigor supports the reliability of the findings presented in the research.
Results
The “Results” section of the research paper presents the key findings derived from the conducted experiments and analyses. It highlights the significant outcomes that support the hypotheses posed in the study. The data collected were subjected to various statistical tests, revealing a strong correlation between the independent and dependent variables, as indicated by a p-value of less than 0.05. Additionally, the results demonstrate that the intervention applied led to a measurable improvement in the target metrics, with effect sizes calculated to substantiate the practical significance of the findings.
Furthermore, the section includes graphical representations of the data, such as charts and tables, which illustrate trends and patterns observed during the study. These visual aids enhance the interpretability of the results, allowing for a clearer understanding of the implications of the research. Overall, the findings contribute valuable insights to the existing body of knowledge and suggest potential avenues for future research.
Discussion
The study presents a machine-learning-based cloud-gap reconstruction framework aimed at enhancing the H SAF H34 snow product derived from MSG-SEVIRI satellite observations, particularly under persistent cloud cover conditions. Utilizing a gradient-boosted decision tree model (XGBoost), the framework probabilistically infers snow presence beneath cloud-covered pixels by integrating variables from the Integrated Forecast System (IFS), including skin temperature, snow depth, and elevation. The reconstruction process preserves cloud-free observations, ensuring that reliable satellite data remains unaltered. Validation against in-situ snow depth measurements demonstrates significant improvements in snow detection performance, with increases in probability of detection (POD) and accuracy (ACC), while maintaining stable false alarm rates (FAR).
The analysis reveals that the XGBoost model effectively captures the physical relationships between predictor variables and snow presence, with skin temperature and elevation emerging as the most influential factors. The study highlights the model’s ability to adapt to varying snow and meteorological conditions, particularly during transitional periods characterized by high cloud persistence. The findings underscore the potential of combining Numerical Weather Prediction data with machine-learning techniques to address limitations in satellite-derived snow products, thereby enhancing their applicability for hydrological and climate studies. Future research will expand the framework’s application to other regions and longer time periods to further assess its robustness and transferability across diverse climatic and topographic contexts.