Modeling ocean and sea ice dynamics of the Canadian Arctic Archipelago: Aspects of forcing
Notice bibliographique
Résumé
The Canadian Arctic Archipelago (CAA) is one of the main pathways for freshwater exiting the Arctic Ocean. \nFreshwater exported to the North Atlantic may influence the deep water formation in the Labrador Sea, and thus \nthe meridional overturning circulation. Modeling ocean and sea ice conditions of the CAA is difficult because of narrow straits and complex coastlines. The Finite-Element Sea-ice Ocean circulation Model (FESOM) configured on a global mesh is applied to assess the volume, freshwater and sea ice transports through the CAA.With a mesh resolution of 5 km in the CAA we are able to accurately resolve complex coastlines. Outside the CAA the mesh is refined to 24 km north of 55N with a global background resolution of 1.5degrees. In this study, first, it is shown that the transports modeled with FESOM correlate well with the available observational data. Second, the model is used to learn about the impact of different atmospheric forcing datasets differing in spatial and temporal resolution (CORE 2 and the Reforecast dataset from Environment Canada). The CORE 2 dataset is on the T62 grid, which is coarse compared to the Reforecast dataset with grid resolution of 0.45degrees longitude and 0.3degrees latitude. The temporal resolution of the Reforecast dataset is higher than the CORE 2 dataset (one hourly and 6-hourly data, respectively, for wind, surface temperature and specific humidity fields). The representation of sea ice in the CAA can be improved by using the high resolution atmospheric forcing.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».