On the winter evolution of snow thermophysical properties over land‐fast first‐year sea ice
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The geophysical, thermodynamic and dielectric properties of snow are important state variables that are known to be sensitive to Arctic climate variability and change. Given recent observations of changes in the Arctic physical system (Arctic Climate Impact Assessment, 2004), it is important to focus on the processes that give rise to variability in the horizontal, vertical and temporal dimensions of the life‐history of snow on sea ice. The objectives in this study are to present these ‘state’ variables and to investigate the processes that govern variability in the vertical, horizontal and temporal dimension by using a case study over land‐fast first‐year sea ice for the period December 2003 to June 2004. Results from two sampling areas (thin and thick snowpacks) show that differences in snowpack thickness can substantially change the vertical and temporal evolution of snow properties. During the late fall and early winter (cooling period) we measured no significant changes in the physical properties, except for thin snow‐cover salinity, which decreased throughout the period. Fall‐snow desalination was only observed under thin snowpacks with a rate of −0·12 ppt day −1 . Significant changes occurred in the late winter and early spring (warming period), especially for snow grain size. Snow grain kinetic growth of 0·25–0·48 mm·day −1 was measured coincidently with increasing salinity and wetness for both thin and thick snowpacks. Copyright © 2006 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) | 0,001 | 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 ».