A baseline evaluation of oceanographic and sea ice conditions in the Hudson Bay Complex during 2016–2018
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we examine sea surface temperatures (SSTs) and sea ice conditions in the Hudson Bay Complex as a baseline evaluation for the BaySys 2016–2018 field program time frame. Investigated in particular are spatiotemporal patterns in SST and sea ice state and dynamics, with rankings of the latter to highlight extreme conditions relative to the examined 1981–2010 climatology. Results from this study show that SSTs in northwestern Hudson Bay from May to July, 2016–2018, are high relative to the climatology for SST (1982–2010). SSTs are also warmer in 2016 and 2017 than in 2018 relative to their climatology. Similarly, unusually low sea ice cover existed from August to December of 2016 and July to September of 2017, while unusually high sea ice cover existed in January, February, and October of 2018. The ice-free season was approximately 20 days longer in 2016 than in 2018. Unusually high ice-drift speeds occurred in April of 2016 and 2017 and in May of 2018, coinciding with strong winds in 2016 and 2018 and following strong winds in March 2017. Strong meridional circulation was observed in spring of 2016 and winter of 2017, while weak meridional circulation existed in 2018. In a case study of an extreme event, a blizzard from 7 to 9 March 2017, evaluated using Lagrangian dispersion statistics, is shown to have suppressed sea ice deformation off the coast of Churchill. These results are relevant to describing and planning for possible future pathways and scenarios under continued climate change and river regulation.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».