Circumpolar polynya regions and ice production in the Arctic: results from MODIS thermal infrared imagery from 2002/2003 to 2014/2015 with a regional focus on the Laptev Sea
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. High-resolution MODIS thermal infrared satellite data are used to infer spatial and temporal characteristics of 17 prominent coastal polynya regions over the entire Arctic basin. Thin-ice thickness (TIT) distributions (≤ 20 cm) are calculated from MODIS ice-surface temperatures, combined with ECMWF ERA-Interim atmospheric reanalysis data in an energy balance model for 13 winter seasons (2002/2003 to 2014/2015; November to March). From all available MODIS swath data, daily thin-ice thickness composites are computed in order to derive quantities such as polynya area and total thermodynamic (i.e., potential) ice production. A gap-filling approach is applied to account for cloud and data gaps in the MODIS composites. All polynya regions combined cover an average thin-ice area of 226.6 ± 36.1 × 103 km2 in winter. This allows for an average total winter-accumulated ice production of about 1811 ± 293 km3, whereby the Kara Sea region, the North Water polynya (both 15 %), polynyas on the western side of Novaya Zemlya (20 %), as well as scattered smaller polynyas in the Canadian Arctic Archipelago (all combined 12 %) are the main contributors. Other well-known sites of polynya formation (Laptev Sea, Chukchi Sea) show smaller contributions and range between 2 and 5 %. We notice distinct differences to earlier studies on pan-Arctic polynya characteristics, originating in some part from the use of high-resolution MODIS data, as the capability to resolve small-scale (> 2 km) polynyas and also large leads are increased. Despite the short record of 13 winter seasons, positive trends in ice production are detected for several regions of the eastern Arctic (most significantly in the Laptev Sea region with an increase of 6.8 km3 yr−1) and the North Water polynya, while other polynyas in the western Arctic show a more pronounced variability with varying trends. We emphasize the role of the Laptev Sea polynyas as being a major influence on Transpolar Drift characteristics through a distinct relation between increasing ice production and ice area export. Overall, our study presents a spatially highly accurate characterization of circumpolar polynya dynamics and ice production, which should be valuable for future modeling efforts of atmosphere–ice–ocean interactions in the Arctic.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».