Evaluation of interdecadal trends in sea ice, surface winds and ocean waves in the Arctic in 1980--2019
Notice bibliographique
Résumé
Sea ice loss in the Arctic region is one of the well documented consequences of climate change that also affects local atmospheric dynamics and wind-driven surface gravity waves.In this study, we perform the comparative assessment of linear trends in mean and extreme characteristics of 10-m winds and sea ice concentrations from ERA5, ERA-Interim, MERRA2 and NCEP CFSR reanalyses as well as significant wave heights from wind wave hindcasts performed with the spectral wave model WAVEWATCH III forced by these reanalyses in 1980-2019.The largest decline in sea ice concentration in all four reanalyses is observed in autumn and summer in the Chukchi and Beaufort Seas.In winter, all reanalyses and hindcasts agree on positive trends in both 10-m winds and wave heights in the Bering, Okhotsk and Labrador Seas.In spring, all datasets show negative trends in extreme wave heights in the North Pacific Ocean and positive trends in mean winds and wave heights in the western North Atlantic.In summer, positive trends in extreme 10-m winds and wave heights are observed in the Northeast Atlantic, and positive trends in extreme wave heights are revealed in the Sea of Okhotsk.In autumn, positive trends in both mean and extreme winds are observed in the Chukchi and Beaufort Seas as well as along the western coast of Greenland, which coincides with areas with the largest decline in sea ice concentrations.Positive trends in wind speed and wave heights in the Bering Seas are also revealed in all datasets.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».