Cloud effects on surface radiation balance at Helheim and Jakobshavn Glaciers (Greenland) using ground-based observations 
Notice bibliographique
Résumé
The surface radiation budget is an essential component of the total energy exchange between the atmosphere and the Earth’s surface. Measurements of radiative fluxes near/on ice surfaces are sparse in the polar regions, including on the Greenland Ice Sheet (GrIS), and the effects of cloud on radiative fluxes are still poorly studied. In this work, we assess the impacts of cloud on radiative fluxes using two metrics: the longwave-equivalent cloudiness, derived from long-wave radiation measurements, and the cloud transmittance factor, obtained from short-wave radiation. The metrics are applied to radiation data from two automatic weather stations located over the bare ground near the ice front of Helheim (HG) and Jakobshavn Isbræ (JI) on the GrIS. Comparisons of meteorological parameters, surface radiation fluxes, and cloud metrics show significant differences between the two sites. The cloud transmittance factor is higher at HG than at JI, and the incoming short-wave radiation in the summer at HG is 50.0 W m−2 larger than at JI. Cloud metrics derived at the two sites reveal a high dependency on the wind direction. The total cloud radiative effect (CREnet) generally increases during melt season at the two stations due to long-wave CRE enhancement by cloud fraction. CREnet decreases from May to June and increases afterward, due to the strengthened short-wave CRE. The annually averaged CREnet were 3.0 ± 7.4 W m-2 and 1.9 ± 15.1 W m−2 at JI and HG. CREnet estimated from AWS indicates that clouds cool the JI and HG during melt season at different rates.
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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 | 0,001 |
| 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 ».