Notice bibliographique
Résumé
In order to study and understand the behavior of sea ice, numerical sea ice models have been developed since the early seventies and have traditionally been based on structured grids and finite difference schemes. This doctoral research is part of the Second-generation Louvain-la-Neuve Ice-ocean Model (SLIM) project whose objective is to bring to oceanography modern numerical techniques. The motivation for this thesis is therefore to investigate the potential of finite element methods and unstructured meshes for sea ice modeling.\nThe Canadian Arctic Archipelago (CAA) is a complex area formed by numerous islands and coastlines and constitutes a nice application for unstructured meshes. Our model is the first to investigate the effects of resolving the CAA on the ice cover features and the importance of the CAA in terms of mass balance is highlighted.\nWe further develop a Lagrangian and adaptive version of the model allowing the computational grid to move with the ice. We take advantage of the locality of the mesh adaptation procedure to update the discontinuous fields thanks to a local Galerkin projection.\nSea ice age patterns and how they change in time provide an integrated view of the recent evolution of sea ice growth, melt and circulation. We first study the vertical age profile in sea ice and analyze the age-thickness relationship in a stand-alone thermodynamic sea ice model of the Arctic. We then take advantage of the Lagrangian model to reproduce the algorithm used to compute satellite retrievals of ice age and compare with different ice age definitions. Several characteristics consistent with satellite observations are deduced from our numerical simulations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».