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Enregistrement W2009091073 · doi:10.3137/ao.400102

Improved representation of sea‐ice processes in climate models

2002· article· en· W2009091073 sur OpenAlexaffvenueabout
Oleg A. Saenko, Gregory M. Flato, Andrew J. Weaver

Notice bibliographique

RevueATMOSPHERE-OCEAN · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesInternational Arctic Research Center, University of Alaska, Fairbanks
Mots-clésSea iceParametrization (atmospheric modeling)HaloclineClimatologyClimate modelGeologyArctic ice packArcticForcing (mathematics)Sea ice thicknessEnvironmental scienceClimate changeOceanographySalinity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The apparent sensitivity of high latitudes to climate perturbations has spurred the development of global climate model components with improved parametrizations of sea‐ice related processes. We focus on two of these. The first involves the ocean component in which we generalize a recently developed parametrization of brine rejection during sea‐ice formation for use in a multi‐category sea‐ice model (i.e., one that resolves the thickness distribution function). The parametrization employs initial subsurface mixing of brine‐enriched surface waters resulting from sea‐ice growth. It is implemented in the University of Victoria coupled model, and numerical experiments are performed to highlight the physical processes and feedbacks involved. It is shown that a better representation of brine rejection improves the simulation of intermediate and deep ocean waters. Over the Arctic Ocean it also improves the simulation of the warm Atlantic Layer and sharpens the halocline. The second part of this paper focuses on the sea‐ice component. We perform a series of stand‐alone sea‐ice model experiments comparing a recently developed multi‐layer energy‐conserving thermodynamic scheme with the simplified scheme used in many existing climate models. Experiments are done with and without the inclusion of dynamic processes (ice motion and deformation). Of particular interest is the impact of changes in the representation of dynamic and thermodynamic processes on the response of sea ice to climate perturbations. This is accomplished by comparing results obtained with present‐day and future climate forcing, the latter obtained from the Canadian Centre for Climate Modelling and Analysis (CCCma) coupled climate model. We find that the more sophisticated thermodynamic scheme increases the sensitivity of ice volume, but decreases the sensitivity of ice area. As in previous studies, the introduction of ice dynamics tends to reduce sensitivity relative to a thermodynamic‐only model.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,203 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2002
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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