MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3120618840 · doi:10.5194/tc-15-169-2021

Ensemble-based estimation of sea-ice volume variations in the Baffin Bay

2021· article· en· W3120618840 sur OpenAlexaboutno aff
Chao Min, Qinghua Yang, Longjiang Mu, Frank Kauker, Robert Ricker

Notice bibliographique

Revue˜The œcryosphere · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBasic and Applied Basic Research Foundation of Guangdong ProvinceFundamental Research Funds for the Central UniversitiesSun Yat-sen UniversityNational Natural Science Foundation of ChinaUniversity of Bristol
Mots-clésSea iceBayOutflowArctic ice packGeologyInflowClimatologyCryosphereOceanographyArcticSea ice thickness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Sea ice in the Baffin Bay plays an important role in deep water formation in the Labrador Sea and contributes to the variation of the Atlantic meridional overturning circulation (AMOC) on larger scales. Sea-ice data from locally merged satellite observations (Sat-merged SIT) in the eastern Canadian Arctic and three state-of-the-art sea ice–ocean models are used to quantify sea-ice volume variations from 2011 to 2016. Ensemble-based sea-ice volume (SIV) fluxes and the related standard deviations in the Baffin Bay are generated from four different estimates of SIV fluxes that were derived from Sat-merged SIT, three modeled SITs and satellite-based ice-drift data. Results show that the net increase in the SIV in Baffin Bay occurs from October to early April with the largest SIV increase in December (113 ± 17 km3 month−1) followed by a reduction from May to September with the largest SIV decline in July (−160 ± 32 km3 month−1). The maximum SIV inflow occurs in winter with the amount of 236 (±38) km3 while ice outflow reaches the maximum in spring with a mean value of 168 (±46) km3. The ensemble mean SIV inflow reaches its maximum (294 ± 59 km3) in winter 2013 caused by high ice velocity along the north gate while the largest SIV outflow (229 ± 67 km3) occurs in spring of 2014 due to the high ice velocity and thick ice along the south gate. The long-term annual mean ice volume inflow and outflow are 411 (±74) km3 yr−1 and 312 (±80) km3 yr−1, respectively. Our analysis also reveals that, on average, sea ice in the Baffin Bay melts from May to September with a net reduction of 335 km3 in volume while it freezes from October to April with a net increase of 218 km3. In the melting season, there is about 268 km3 freshwater produced by local melting of sea ice in the Baffin Bay. In the annual mean, the mean freshwater converted from SIV outflow that enters the Labrador Sea is about 250 km3 yr−1 (i.e., 8 mSv), while it is only about 9 % of the net liquid freshwater flux through the Davis Strait. The maximum freshwater flux derived from SIV outflow peaks in March is 65 km3 (i.e., 25 mSv).

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,299
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,198 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revue˜The œcryosphereMême sujetArctic and Antarctic ice dynamicsTravaux en français237 207