Improving the simulation of landfast ice by combining tensile strength and a parameterization for grounded ridges
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In some coastal regions of the Arctic Ocean, grounded ice ridges contribute to stabilizing and maintaining a landfast ice cover. Recently, a grounding scheme representing this effect on sea ice dynamics was introduced and tested in a viscous‐plastic sea ice model. This grounding scheme, based on a basal stress parameterization, improves the simulation of landfast ice in many regions such as in the East Siberian Sea, the Laptev Sea, and along the coast of Alaska. Nevertheless, in some regions like the Kara Sea, the area of landfast ice is systematically underestimated. This indicates that another mechanism such as ice arching is at play for maintaining the ice cover fast. To address this problem, the combination of the basal stress parameterization and tensile strength is investigated using a 0.25° Pan‐Arctic CICE‐NEMO configuration. Both uniaxial and isotropic tensile strengths notably improve the simulation of landfast ice in the Kara Sea but also in the Laptev Sea. However, the simulated landfast ice season for the Kara Sea is too short compared to observations. This is especially obvious for the onset of the landfast ice season which systematically occurs later in the model and with a slower build up. This suggests that improvements to the sea ice thermodynamics could reduce these discrepancies with the data.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».