Pre-Melt Energy Budget of an Arctic Snowpack on Landfast First-Year Sea Ice
Notice bibliographique
Résumé
The pre-melt energy budget of a snowpack on landfast first-year sea ice at a remote site in the Canadian Arctic Archipelago was analyzed. Over a 19-day period, the total heat conducted into the snowpack at the snow–sea-ice interface was the largest single energy transfer to the snowpack, while each of the turbulent heat fluxes removed comparable amounts of energy. The total energy transferred from the snowpack (∑Q ≈ −7027 kJ m−2) should have reduced its temperature; however, the opposite occurred. The snowpack’s temperature at both the 7 and 13 cm depths increased over the pre-melt period. The total change in internal energy and latent heat of the snowpack (ΔUsnowpack), derived from 15-minute changes in the snowpack’s temperature over the pre-melt period, was approximately 672 kJ m−2. Closure of the energy budget was not achieved for either the daily or the total pre-melt period. The terms of the energy budget were determined independently; thus, the failure to close the energy budget was the result of the accumulation of errors associated with all the terms. However, for snow on first-year sea ice, the parameterization of the salinity and temperature dependence of the “specific heat” of the basal layer of the snowpack was likely the primary source of error. The snowpack plays a central role in the transfer of energy across the ocean–sea-ice–atmosphere interface, but an adequate method for modelling the evolution of snow on Arctic sea ice including the energy budget, which determines the warming rate and subsequent melt rate of the snow, has yet to be developed.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».