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Enregistrement W3181206497 · doi:10.5194/os-17-1367-2021

Atmospherically forced sea-level variability in western Hudson Bay, Canada

2021· article· en· W3181206497 sur OpenAlexafffundabout
Igor Dmitrenko, Denis L. Volkov, Tricia Stadnyk, Andrew Tefs, David G. Babb, Sergey Kirillov, Alex Crawford, Kevin Sydor, David G. Barber

Notice bibliographique

RevueOcean science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensUniversity of CalgaryManitoba HydroUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNOAA's Atlantic Oceanographic and Meteorological LaboratoryNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Oceanic and Atmospheric AdministrationCanadian Meteorological and Oceanographic SocietyCanada Excellence Research Chairs, Government of CanadaUniversity of MiamiArcticNetCanada Research ChairsCooperative Institute for Marine and Atmospheric Studies, University of MiamiManitoba Hydro
Mots-clésBayClimatologyTide gaugeSea levelOceanographyForcing (mathematics)Storm surgeSea iceDischargeEnvironmental scienceGeologyStormGeographyDrainage basin

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. In recent years, significant trends toward earlier breakup and later freeze-up of sea ice in Hudson Bay have led to a considerable increase in shipping activity through the Port of Churchill, which is located in western Hudson Bay and is the only deep-water ocean port in the province of Manitoba. Therefore, understanding sea-level variability at the port is an urgent issue crucial for safe navigation and coastal infrastructure. Using tidal gauge data from the port along with an atmospheric reanalysis and Churchill River discharge, we assess environmental factors impacting synoptic to seasonal variability of sea level at Churchill. An atmospheric vorticity index used to describe the wind forcing was found to correlate with sea level at Churchill. Statistical analyses show that, in contrast to earlier studies, local discharge from the Churchill River can only explain up to 5 % of the sea-level variability. The cyclonic wind forcing contributes from 22 % during the ice-covered winter–spring season to 30 % during the ice-free summer–fall season due to cyclone-induced storm surges generated along the coast. Multiple regression analysis revealed that wind forcing and local river discharge combined can explain up to 32 % of the sea-level variability at Churchill. Our analysis further revealed that the seasonal cycle of sea level at Churchill appears to be impacted by the seasonal cycle in atmospheric circulation rather than by the seasonal cycle in local discharge from the Churchill River, particularly post-construction of the Churchill River diversion in 1977. Sea level at Churchill shows positive anomalies for September–November compared to June–August. This seasonal difference was also revealed for the entire Hudson Bay coast using satellite-derived sea-level altimetry. This anomaly was associated with enhanced cyclonic atmospheric circulation during fall, reaching a maximum in November, which forced storm surges along the coast. Complete sea-ice cover during winter impedes momentum transfer from wind stress to the water column, reducing the impact of wind forcing on sea-level variability. Expanding our observations to the bay-wide scale, we confirmed the process of wind-driven sea-level variability with (i) tidal-gauge data from eastern Hudson Bay and (ii) satellite altimetry measurements. Ultimately, we find that cyclonic winds generate sea-level rise along the western and eastern coasts of Hudson Bay at the synoptic and seasonal timescales, suggesting an amplification of the bay-wide cyclonic geostrophic circulation in fall (October–November), when cyclonic vorticity is enhanced, and Hudson Bay is ice-free.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,445
Score d'incertitude au seuil0,823

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,195 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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