Airborne Observations of the Distribution, Thickness, and Drift of Different Sea Ice Types and Extreme Ice Features in the Canadian Beaufort Sea
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Extensive airborne electromagnetic (EM) ice thickness surveys have beenperformed in April 2009, 2011, and 2012 over the Canadian Beaufort Sea with along-range airplane. These are contributing to the Beaufort RegionalEnvironmental Assessment (BREA) project which gathers ice information inpreparation of a regulatory framework for safe and environmental responsibleoil and gas production. Results show that the location of the multiyear iceedge can be very variable from year to year. Multiyear ice modal thicknessesranged between 3.0 and 3.7 m. The seasonal ice zone had very variable icethicknesses depending on the amount and age of ice formed in coastal polynyasand leads throughout the winter. However, we gathered enough data to show thatmodal first-year ice thicknesses of 2.0 to 2.2 m emerge if profiles are longenough, which can be considered the most representative first-year icethickness estimate in the Canadian Beaufort Sea in April. However, in theseasonal ice zone also regions with heavily deformed ice thicker than 10 m, andoccasional multiyear hummock fields of similar thicknesses occur. Resultssuggest that multiyear hummock fields may not comprise the thickest ice as theyare affected by melt during the summer. Two ice islands had thicknesses between20 and 30 m. Our results suggest a melt rate of ice islands of 10 m per year inthe Southern Beaufort Sea. Ice thickness surveys were complemented by theanalysis of satellite radar data and tracking of ice features by means of GPSbeacons. We demonstrate that all these activities combined comprise a powerfultool for a future Arctic sea ice environmental observatory.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».