Variability in river runoff distribution in the Eurasian Basin of the Arctic Ocean
Notice bibliographique
Résumé
The distribution of freshwater within the Arctic Ocean and its export from it are intimately involved in climate and climate change processes both within and outside the Arctic Ocean. River runoff in the Arctic Ocean constitutes a major part of the Arctic Ocean freshwater budget. Within the Arctic Ocean, variability in the distribution of river runoff will be reflected in the location of the cold halocline that isolates the sea ice from the warm Atlantic Layer. Outside the Arctic Ocean, such variability will impact on the salinity of North Atlantic waters (Great Salinity Anomaly) and on deep convection areas of the North Atlantic Ocean, and thereby potentially on global thermohaline circulation. Rivers entering the Arctic Ocean have high levels of total alkalinity that contribute significantly to the total alkalinity of the surface Polar Mixed Layer. We exploit total alkalinity data to trace river runoff in the surface Polar Mixed Layer and to observe variability in the river runoff distribution in the Eurasian Basin over the period 1987–2001. The river runoff front changed from a position over the Gakkel Ridge in 1987 and 1991 to over the Lomonosov Ridge in 1996, and returned to a midpoint between the two ridges in 2001. Wind field changes as characterized by the Arctic Oscillation index are considered to be a major factor in determining ice and surface water flow. We note a correlation with 4–6 years delay between changes in river runoff distribution and the Arctic Oscillation index. We show that the delay can be inferred from a geostrophic flow calculation.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».