Brine Convection, Temperature Fluctuations, and Permeability in Winter Antarctic Land‐Fast Sea Ice
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Vertical temperature strings are used in sea ice research to study heat flow, ice growth rate, and ocean‐ice‐atmosphere interaction. We demonstrate the feasibility of using temperature fluctuations as a proxy for fluid movement, a key process for supplying nutrients to Antarctic sea ice algal communities. Four strings were deployed in growing, land‐fast sea ice in McMurdo Sound, Antarctica. By smoothing temperature data with the robust LOESS method, we obtain temperature fluctuations that cannot be explained by insolation or atmospheric heat loss. Statistical distributions of these temperature fluctuations are investigated with sensitivities to the distance from the ice‐ocean interface, average ice temperature, and sea ice structure. Fluctuations are greatest close to the base (<50 mm) at temperatures >−3°C, and are discrete events with an average active period of 43% compared to 11% when the ice is colder (–3°C to −5°C). Assuming fluctuations occur when the Rayleigh number, derived from mushy layer theory, exceeds a critical value of 10 we approximate the harmonic mean permeability of this thick (>1 m) sea ice in terms of distance from the ice‐ocean interface. Near the base, we obtain values in the same range as those measured by others in Arctic spring and summer. The permeability between the ice‐ocean interface and 0.05 ± 0.04 m above it is of order 10−9 m2. Columnar and incorporated platelet ice permeability distributions in the bottom 0.1 m of winter Antarctic sea ice are statistically significantly different although their arithmetic means are indistinguishable.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 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 ».