Surface energy budget of landfast sea ice during the transitions from winter to snowmelt and melt pond onset: The importance of net longwave radiation and cyclone forcings
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Relatively few sea ice energy balance studies have successfully captured the transition season of warming, snowmelt, and melt pond formation. In this paper, we report a surface energy budget for landfast sea ice that captures this important period. The study was conducted in the Canadian Arctic Archipelago from 10 May to 20 June 2010. Over the first 20 days of the study, we found that short periods (1–3 days) of increased net radiation associated with low longwave loss provided most of the energy required to warm the snowpack from winter conditions. An extended period of low longwave loss (5 days) combined with the seasonal increase in incoming shortwave radiation then triggered snowmelt onset. Melt progressed with a rapid reduction in albedo and attendant increases in shortwave energy absorption, resulting in melt pond formation 8 days later. The key role of longwave radiation in initiating melt onset supports past findings, and confirms the importance of clouds and water vapor associated with synoptic weather systems. However, we also observed a period of strong turbulent energy exchange associated with the passage of a cyclone. The cyclone event occurred shortly after melt pond formation, but it delivered enough energy to significantly hasten melt onset had it occurred earlier in the season. Changes in the frequency, duration, and timing of synoptic‐scale weather events that deliver clouds and/or strong turbulent heat fluxes may be important in explaining observed changes in sea ice melt onset timing.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».