How well does wind speed predict air‐sea gas transfer in the sea ice zone? A synthesis of radon deficit profiles in the upper water column of the <scp>A</scp>rctic <scp>O</scp>cean
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We present 34 profiles of radon‐deficit from the ice‐ocean boundary layer of the Beaufort Sea. Including these 34, there are presently 58 published radon‐deficit estimates of air‐sea gas transfer velocity (k) in the Arctic Ocean; 52 of these estimates were derived from water covered by 10% sea ice or more. The average value of k collected since 2011 is 4.0 ± 1.2 m d−1. This exceeds the quadratic wind speed prediction of weighted kws = 2.85 m d−1 with mean‐weighted wind speed of 6.4 m s−1. We show how ice cover changes the mixed‐layer radon budget, and yields an “effective gas transfer velocity.” We use these 58 estimates to statistically evaluate the suitability of a wind speed parameterization for k, when the ocean surface is ice covered. Whereas the six profiles taken from the open ocean indicate a statistically good fit to wind speed parameterizations, the same parameterizations could not reproduce k from the sea ice zone. We conclude that techniques for estimating k in the open ocean cannot be similarly applied to determine k in the presence of sea ice. The magnitude of k through gaps in the ice may reach high values as ice cover increases, possibly as a result of focused turbulence dissipation at openings in the free surface. These 58 profiles are presently the most complete set of estimates of k across seasons and variable ice cover; as dissolved tracer budgets they reflect air‐sea gas exchange with no impact from air‐ice gas exchange.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».