Notice bibliographique
Résumé
An iceberg drift model for the Barents Sea has been developed and the iceberg deterioration model developed by the Canadian Hydraulics Centre (CHC) has been implemented within the iceberg drift model. The deterioration model includes contributions from wave erosion, calving, solar radiation, buoyant convection and forced convection. The model relies on wave and wind data from the Norwegian hindcast archive and regional temperature and salinity recordings. Iceberg drift simulations in the Shtokman region show that wave erosion process is the main contribution to iceberg deterioration causing almost 71% of the mass reduction. Forced convection on the submerged part of the iceberg is the second most important contribution to the deterioration causing 18% of the reduction. Further, calving, which is a consequence of the wave erosion, explains about 8% of the reduction. While reduction in length of icebergs drifting in open waters may be several meters per day, the deterioration of icebergs embedded in sea ice is limited and generally less than 25 cm/day. A sensitivity study reveals that the sea surface temperature that affects both wave erosion and forced convection, is the most important parameter with respect to iceberg deterioration. Also significant wave height with associated wave period and iceberg lengths are important for the deterioration. As a part of an ice management system, logging of these parameters will be important in order to estimate the size of the iceberg when it later approaches the iceberg prevention zone. Calculations of mass loss from the wave erosion model has been compared with physical measured mass loss in a model test. Results indicate that the physical mass loss may be even more severe than estimated from the model. Further work should aim to verify the deterioration model skills in the Barents Sea. For instance, in situ observations and monitoring of real icebergs over one or two weeks would provide important information.
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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) | 0,000 | 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 ».