Alaska landfast sea ice: Links with bathymetry and atmospheric circulation
Notice bibliographique
Résumé
Using Radarsat Synthetic Aperture Radar (SAR) imagery of northern Alaska and northwestern Canada, we calculated a mean climatology of the annual landfast ice cycle for the period 1996–2004. We also present the monthly minimum, mean, and maximum landfast ice extents throughout the study area. These data reveal where and when the landfast is most stable and which sections of the coast are susceptible to midseason breakout events. Stabilization of landfast ice is strongly related to the advance of the seaward landfast ice edge (SLIE) into waters around 18 m deep. Isobaths near this depth are a good approximation for midseason landfast ice extent. Comparison with work from the 1970s suggests a reduced presence of landfast ice in this region of the Arctic, due to later formation and earlier breakup. This will likely lead to an increase in coastal erosion and may also have profound effects upon subsistence activities, which are intimately linked to the timing of marine mammal migration patterns. Interannually, landfast ice formation correlates with the incursion of pack ice into coastal waters, suggesting that the later mean date of formation in recent years may be related to the increasingly northward location of the perennial sea ice edge. The timing of breakup correlates well with onset of thawing air temperatures. Analysis of regional data shows a multidecadal trend toward earlier thaw onset, which suggests that the observed change in breakup dates may be part of a longer‐term trend.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».