A Multi-Sensor and Modeling Approach for Mapping Light Under Sea Ice During the Ice-Growth Season
Notice bibliographique
Résumé
Arctic sea ice is shifting from a year-round to a seasonal sea ice cover. This substantial transformation, via a reduction in Arctic sea ice extent and a thinning of its thickness, influences the amount of light entering the upper ocean. This in turn impacts under-ice algal growth and associated ecosystem dynamics. Field campaigns have provided valuable insights as to how snow and ice properties impact light penetration at fixed locations in the Arctic, but to understand the spatial variability in the under-ice light field there is a need to scale up to the pan-Arctic level. Combining information from satellites with state-of-the-art parameterizations is one means to achieve this. This study combines satellite and modeled data products to map under-ice light on a monthly time-scale from 2011 through 2018. Key limitations pertain to the availability of satellite-derived sea ice thickness, which for radar altimetry, is only available during the sea ice growth season. We clearly show that year-to-year variability in snow depth, along with the fraction of thin ice, plays a key role in how much light enters the Arctic Ocean. This is particularly significant in April, which in some regions, coincides with the beginning of the under-ice algal bloom, whereas we find that ice thickness is the main driver of under-ice light availability at the end of the melt season in October. The extension to the melt season due to a warmer Arctic means that snow accumulation has reduced, which is leading to positive trends in light transmission through snow. This, combined with a thinner ice cover, should lead to increased under-ice PAR also in the summer months.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».