A Five-Year Record of Summer Melt on Eurasian Arctic Ice Caps
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Climatologies and annual anomaly patterns (2000–04) of melt season duration and dates of melt onset/freeze-up on Eurasian Arctic ice masses were derived from Quick Scatterometer (QuikSCAT) backscatter data. Severnaya Zemlya, Russia, has later melt onset, earlier freeze-up, and shorter melt seasons than Svalbard, Norway/Novaya Zemlya, Russia. In all three archipelagos 2001 was the longest melt season and 2000 was the shortest. Anomalously long (short) melt seasons on Svalbard were associated with negative (positive) sea ice concentration anomalies along the north coast in June and August. Annual mean melt duration was strongly correlated with the mean (June + August) NCEP–NCAR reanalysis 850-hPa air temperature, allowing reconstruction of melt durations for the period of 1948–2005. The 2000–04 pentad had the second or third longest mean melt duration of all pentads in the 1950–2004 epoch, while the 1950–54 pentad probably had the longest. Integration of these results with previous results from Greenland and the Canadian Arctic identifies 2002 as the longest melt season in the 2000–04 period across the Arctic as a whole, and 2001 as the shortest. Correlation of melt duration anomalies for 19 discrete regions identifies seven spatially coherent areas of the Arctic with common patterns of variability in annual melt duration.
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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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».