Sea-Ice Concentration Multivariate Assimilation for the Canadian East Coast in a Coupled Sea Ice–Ocean Model
Notice bibliographique
Résumé
The present study focuses on the impact of ocean state (i.e., salinity and temperature) updates on the sea-ice analysis and short-term forecast in an assimilative sea ice–ocean coupled system. A relatively simple sea-ice assimilation scheme was applied to the sea ice–ocean coupled North Atlantic Nucleus for European Modelling of the Ocean (NEMO) system with a focus on the Canadian East Coast. In this assimilation scheme the ocean state was updated directly based on the correlations between the model's sea-ice concentration and the upper ocean salinity and temperature. These correlations were based on a limited time ensemble generated by applying random perturbations to the atmospheric forcing fields. High deviations in the sea-ice conditions were found along the ice edge, implying that the sea-ice edge position is sensitive to small atmospheric forcing variations. Assimilation runs with and without ocean state updates (i.e., sea-ice concentration nudging) were conducted and compared for the winter of 2002. Both continuous and intermittent assimilation schemes were examined. In a continuous sea-ice assimilation experiment, the ocean direct update is unnecessary. When the sea-ice updates are introduced intermittently the ocean state has to be altered to accommodate them, or they will be rapidly diminished by the model's dynamics. The correlations between sea-ice concentration and ocean salinity and temperature based on the first 15 days of January were used for corrections during the entire winter season when, in addition to thermodynamic processes, dynamic processes are responsible for, and even dominate, sea-ice evolution on the Labrador and Newfoundland shelves. This was an adequate choice as was demonstrated by the results of the study which showed that the experiments with ocean state adjustments generated more accurate short-term sea-ice forecasts.
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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 | 0,001 | 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 ».