An examination of snow redistribution over smooth land‐fast sea ice
Notice bibliographique
Résumé
Abstract An understanding of temporal evolution of snow on sea ice at different spatial scales is essential for improvement of snow parameterization in sea ice models. One of the problems we face, however, is that long‐term climate data are routinely available for land and not for sea ice. In this paper, we examine the temporal evolution of snow over smooth land‐fast first‐year sea ice using observational and modelled data. Changes in probability density functions indicate that depositional and drifting events control the evolution of snow distribution. Geostatistical analysis suggests that snowdrifts increased over the study period, and the orientation was related to the meteorological conditions. At the microscale, the temporal evolution of the snowdrifts was a product of infilling in the valleys between drifts. Results using two shore‐based climate reporting stations (Paulatuk and Tuktoyuktuk, NWT) suggest that on‐ice air temperature and relative humidity can be estimated using air temperature recorded at either station. Wind speed, direction and precipitation on ice cannot be accurately estimated using meteorological data from either station. The temporal evolution of snow distribution over smooth land‐fast sea ice was modelled using SnowModel and four different forcing regimes. The results from these model runs indicate a lack of agreement between observed distribution and model outputs. The reasons for these results are lack of meteorological measurements prior to the end of January, lack of spatially adequate surface topography and discrepancies between meteorological variables on land and ice. Copyright © 2009 John Wiley & Sons, Ltd.
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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) | 0,001 | 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 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 ».