A COUPLED REGIONAL ARCTIC SEA ICE-OCEAN MODEL:CONFIGURATION AND APPLICATION
Notice bibliographique
Résumé
A regional sea ice-ocean coupled model for the Arctic Ocean was developed. The coupled model was based on the MITgcm ocean circulation model and classical Hibler79 type two category thermodynamics-dynamics sea ice model. The sea ice dynamics was considered based on Viscous-Plastic (VP). The sea ice thermodynamics was considered based on Winton three-layer models. A detailed configuration of coupled model has been introduced. Special attention has been paid to the model grid setup, subgrid paramerization, ice-ocean coupling and open boundary treatment. The coupled model was then applied and two test run examples were presented. The first model run was a climatology simulation with ten years (1992—2002) averaged NCAR/NCEP reanalysis data as atmospheric forcing. The second model run was a seasonal simulation for the period of 1992—2007. The atmospheric forcing was daily NCAR/NCEP reanalysis. The climatology simulation captured the general pattern of the sea ice thickness distribution of the Arctic, i.e., the thickest sea ice is situated around the Canada Archipelago and the north coast of the Greenland. For the second model run, the modeled September Sea ice extent anomaly from 1992—2007 was highly correlated with the observations, with a linear correlation coefficient of 0.88. The minimum of the Arctic sea ice area in the September of 2007 was unprecedented. The modeled sea ice area and extent for this minimum was overestimated relative to the observations. However, it captured the general pattern of the sea ice retreat.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».