Evolution of a Canada Basin ice‐ocean boundary layer and mixed layer across a developing thermodynamically forced marginal ice zone
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A comprehensive set of autonomous, ice‐ocean measurements were collected across the Canada Basin to study the summer evolution of the ice‐ocean boundary layer (IOBL) and ocean mixed layer (OML). Evaluation of local heat and freshwater balances and associated turbulent forcing reveals that melt ponds (MPs) strongly influence the summer IOBL‐OML evolution. Areal expansion of MPs in mid‐June start the upper ocean evolution resulting in significant increases to ocean absorbed radiative flux (19 W m −2 in this study). Buoyancy provided by MP drainage shoals and freshens the IOBL resulting in a 39 MJ m −2 increase in heat storage in just 19 days (52% of the summer total). Following MP drainage, a near‐surface fresh layer deepens through shear‐forced mixing to form the summer mixed layer (sML). In late summer, basal melt increases due to stronger turbulent mixing in the thin sML and the expansion of open water areas due in part to wind‐forced divergence of the sea ice. Thermal heterogeneities in the marginal ice zone (MIZ) upper ocean led to large ocean‐to‐ice heat fluxes (100–200 W m −2 ) and enhanced basal ice melt (3–6 cm d −1 ), well away from the ice edge. Calculation of the upper ocean heat budget shows that local radiative heat input accounted for at least 89% of the observed latent heat losses and heat storage (partitioned 0.77/0.23). These results suggest that the extensive area of deteriorating sea ice observed away from the ice edge during the 2014 season, termed the “thermodynamically forced MIZ,” was driven primarily by local shortwave radiative forcing.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».