Brief communication: An alternative method for estimating the scavenging efficiency of black carbon by meltwater over sea ice
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The meltwater scavenging coefficient (MSC) of black carbon (BC) is a crucial parameter in snow and sea ice models, as it determines the BC enrichment in the surface layer of melting snow over sea ice and therefore modulates the BC–snow–albedo feedbacks. We present a new method for MSC estimation by sampling the melt–refreeze ice layer that is produced from refreezing of the meltwater within snowpack and its overlying snow and measuring their physical characteristics in Elson Lagoon northeast of Utqiaġvik (formerly Barrow), Alaska, during the melting season. The bias of estimated MSC ranges from −5.4 % to 7.3 %, which is not exactly dependent on the degree of ablation. The average MSC value calculated with this proposed method is slightly lower than that derived from the repeating sampling (RS) method in Elson Lagoon while still being within its best estimate range. Further estimation demonstrates that the MSC in the Canada Basin (23.6 %±2.1 %) is close to that in Greenland (23.0 %±12.5 %) and larger than that in the Chukchi Sea (17.9 %±5.0 %) in the northwest of Utqiaġvik. Elson Lagoon has the lowest MSC (14.5 %±2.6 %) in the study areas. The method suggested in this study provides a possible approach for large-scale measurements of MSC over the sea ice area in the Arctic. Of course, this method depends on the presence of a melt–refreeze ice layer in the observation area.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 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 ».