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Enregistrement W2137910498 · doi:10.3137/ao.410103

Sea‐ice deformation rates from satellite measurements and in a model

2003· article· en· W2137910498 sur OpenAlexvenueno aff
R. W. Lindsay, Jinlun Zhang, D. A. Rothrock

Notice bibliographique

RevueATMOSPHERE-OCEAN · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBuoySea iceData assimilationGeologyClimatologySatelliteArcticGeodesyArctic ice packMeteorologySynthetic aperture radarSea ice thicknessRemote sensingOceanographyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The deformation of sea ice is an important element of the Arctic climate system because of its influence on the ice‐thickness distribution and on the rates of ice production and melt. New data obtained from the Radarsat Geophysical Processor System (RGPS) using satellite synthetic aperture radar images of the ice offers an opportunity to compare observations of the ice deformation to estimates obtained from models. The RGPS tracks tens of thousands of points, spaced roughly at 10‐km intervals, for an entire season in a Lagrangian fashion. The deformation is computed from cells formed by the tracked points, typically at 3‐day intervals. We used a coupled ice/ocean model with ice‐thickness and enthalpy distributions that covers the entire Arctic Ocean with a 40‐km grid. Model‐only and model‐with‐data‐assimilation runs were analysed. The data assimilation runs were analysed in order to determine the validity of the comparison techniques and to find the comparisons under the best of circumstances, when many buoy measurements are available for assimilation. This step is necessary because the RGPS and model data differ in spatial and temporal sampling characteristics. The assimilated data included buoy motion and Special Sensor Microwave/Imager (SSM/I)‐derived ice motion. The Pacific half of the Arctic Basin was analysed for a 10‐month period in 1997 and 1998. Comparisons of ice velocity observations to the modelled velocities showed excellent agreement from the model‐with‐data‐assimilation run but poorer agreement for the model‐only run. At a scale of 320 km, the deformation from the data assimilation run was in modest agreement with the observations but where many buoys were available for assimilation the agreement was quite good. Both model runs showed poor agreement during summer. Comparisons of the deformation distribution functions suggest why the agreements were poor even though the velocity agreements were good. Decreasing the ice strength parameter in the model improved the deformation comparisons for the model‐only runs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,192 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations53
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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