Ablation patterns of snow cover over smooth first‐year sea ice in the Canadian Arctic
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We examine the temporal evolution of snow distribution over first‐year sea ice from late winter to the period when melt ponds form. Our objectives are to model snowmelt over first‐year sea ice and investigate how melt rate affects the transmission of photosynthetically active radiation (PAR). These objectives are a subcomponent of a larger initiative to examine the coupling of physical and biological systems within a changing ocean–sea‐ice–atmosphere system (Iacozza J, Barber. 2000. C‐ICE 2000 Field Summary . CEOSTEC‐2000‐12‐01. CEOS, University of Manitoba). Results indicate that the melt rate for the snow cover is non‐uniform both spatially and temporally, with decreasing rates for increasing snow depths. At depths greater than approximately 16 cm the melt rate is fairly consistent (approximately 3·5% day −1 ). The melt rate was best modelled using a quadratic equation, accounting for 71·5% of the variation in the melt rate. This melt‐rate equation was used to estimate the evolution of a statistical snow surface based on Iacozza and Barber (1999. Atmosphere–Ocean 37 : 21–51) and to examine the transmission of PAR through the melt period. Analysis of the PAR transmission indicated that, as the melt season progressed, a greater amount of PAR is transmitted through the snow and ice and that this transmission is controlled by the ablation rate of different thicknesses of snow. The variation in PAR over the study area also increased as the melt season progressed. Copyright © 2001 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) | 0,003 | 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 ».