Sensitivity of sea ice to physical parameterizations in the GISS global climate model
Notice bibliographique
Résumé
The GISS coupled model is used to investigate the sensitivity of sea ice to each of the following parameterizations: (1) two sea ice dynamics (CF: cavitating fluid; VP: viscous‐plastic), (2) the specification of oceanic isopycnal mixing coefficients in the Gent and McWillams isopyncal mixing (GM), and (3) the wajsowicz viscosity diffusion (WV). The large‐scale sea ice properties are highly sensitive to sea ice dynamics. With the inclusion of resistance to shear stress, VP captures the major observed sea ice drift features and improves the simulations of sea ice concentrations, thickness, and export through Fram Strait relative to CF. GM significantly improves the simulation of vertical temperature distributions in the Southern Ocean, although it leads to a dramatic reduction of Antarctic sea ice cover. The reduced oceanic isopycnal mixing coefficients lead to Arctic sea ice that tends to be less and thinner in almost the entire Arctic except in the North Pacific and Labrador Sea, while Antarctic sea ice that extends more equatorward throughout the circumpolar regions. The responses of sea ice to WV show an enlargement and thickening of sea ice in the Arctic, within the ice packs around the Antarctic and a reduction and thinning of sea ice in the northern Weddell and Ross Seas. On the basis of these experiments, two composite experiments with the best parameterizations are investigated. The atmospheric responses associated with sea ice changes are discussed. While improvements are seen, there are still many unrealistic aspects that will require further improvements to sea ice and ocean components.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».