NASA's Ice, Cloud, and land Elevation Satellite-2 (ICESat-2) laser altimeter launched in Fall 2018, providing an invaluable addition to the polar altimetry record generated by ESA's CryoSat-2 radar altimeter. The simultaneous operation of these two satellite altimeters enables unique comparison studies of sea ice altimetry, utilizing the different frequencies and profiling strategies of the two instruments. Here, we use freeboard data from ICESat-2 to assess Antarctic snow freeboard retrievals from CryoSat-2. We first discuss updates made to a previously published CryoSat-2 retrieval process and show how this Version 2 algorithm improves upon the original method by comparing the new retrievals to ICESat-2 in specific along-track profiles as well as on the basin-scale. In two near-coincident along-track profiles, we find mean snow freeboard differences (standard deviations of differences) of 0.3 (9.3) and 7.6 cm (9.6 cm) with 25 km binned correlation coefficients of 0.77 and 0.89. Monthly mean freeboard differences range between −2.9 (10.8) and 6.6 cm (16.8 cm) basin wide, with the largest differences typically occurring in Austral fall months that is hypothesized to be related to new ice growth and the use of static snow backscatter coefficients in the retrieval. Monthly mean correlation coefficients range between 0.57 and 0.80. While coincident data show good agreement between the two sensors, they highlight issues related to geometric and frequency sampling differences that can impact the freeboard distributions.

中文翻译：

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使用来自 ICESat-2 的数据评估 CryoSat-2 南极雪干舷检索

NASA 的冰、云和陆地高程卫星 2 (ICESat-2) 激光高度计于 2018 年秋季发射，为 ESA 的 CryoSat-2 雷达高度计生成的极地高度计记录提供了宝贵的补充。这两个卫星高度计的同时运行能够利用两种仪器的不同频率和剖面策略，对海冰高度计进行独特的比较研究。在这里，我们使用来自 ICESat-2 的干舷数据来评估来自 CryoSat-2 的南极积雪干舷检索。我们首先讨论对先前发布的 CryoSat-2 检索过程所做的更新，并通过在特定的沿轨道剖面和盆地尺度上将新的检索与 ICESat-2 进行比较，展示此版本 2 算法如何改进原始方法。在两个几乎重合的沿轨道剖面中，我们发现平均雪干舷差（差值的标准差）为 0.3 (9.3) 和 7.6 cm (9.6 cm)，25 km 合并相关系数为 0.77 和 0.89。每月平均干舷差异范围在 -2.9 (10.8) 和 6.6 cm (16.8 cm) 盆地宽之间，最大的差异通常发生在 Austral 秋季月份，这被假设与新冰增长和静态雪后向散射系数的使用有关检索。月平均相关系数介于 0.57 和 0.80 之间。虽然重合数据显示两个传感器之间具有良好的一致性，但它们突出了与几何和频率采样差异相关的问题，这些差异会影响干舷分布。每月平均干舷差异范围在 -2.9 (10.8) 和 6.6 cm (16.8 cm) 盆地宽之间，最大的差异通常发生在 Austral 秋季月份，这被假设与新冰增长和静态雪后向散射系数的使用有关检索。月平均相关系数介于 0.57 和 0.80 之间。虽然重合数据显示两个传感器之间具有良好的一致性，但它们突出了与几何和频率采样差异相关的问题，这些差异会影响干舷分布。每月平均干舷差异范围在 -2.9 (10.8) 和 6.6 cm (16.8 cm) 盆地宽之间，最大的差异通常发生在 Austral 秋季月份，这被假设与新冰增长和静态雪后向散射系数的使用有关检索。月平均相关系数介于 0.57 和 0.80 之间。虽然重合数据显示两个传感器之间具有良好的一致性，但它们突出了与几何和频率采样差异相关的问题，这些差异会影响干舷分布。月平均相关系数介于 0.57 和 0.80 之间。虽然重合数据显示两个传感器之间具有良好的一致性，但它们突出了与几何和频率采样差异相关的问题，这些差异会影响干舷分布。月平均相关系数介于 0.57 和 0.80 之间。虽然重合数据显示两个传感器之间具有良好的一致性，但它们突出了与几何和频率采样差异相关的问题，这些差异会影响干舷分布。