First “in situ” determination of gas transport coefficients (, , and ) from bulk gas concentration measurements (O<sub>2</sub>, N<sub>2</sub>, Ar) in natural sea ice
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We report bulk gas concentrations of O 2 , N 2 , and Ar, as well as their transport coefficients, in natural landfast subarctic sea ice in southwest Greenland. The observed bulk ice gas composition was 27.5% O 2 , 71.4% N 2 , and 1.09% Ar. Most previous studies suggest that convective transport is the main driver of gas displacement in sea ice and have neglected diffusion processes. According to our data, brines were stratified within the ice, so that no convective transport could occur within the brine system. Therefore, diffusive transport was the main driver of gas migration. By analyzing the temporal evolution of an internal gas peak within the ice, we deduced the bulk gas transport coefficients for oxygen (D O2 ), argon (D Ar ), and nitrogen (D N2 ). The values fit to the few existing estimates from experimental work, and are close to the diffusivity values in water (10 −5 cm 2 s −1 ). We suggest that gas bubbles escaping from the brine to the atmosphere—as the ice gets more permeable during melt—could be responsible for the previously reported high transport coefficients. These results underline that when there is no convective transport within the sea ice, the transport of gas by diffusion through the brines, either in the liquid or gaseous phases, is a major factor in controlling the ocean‐atmosphere exchange.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».