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Enregistrement W4211114266 · doi:10.5194/tcd-7-3899-2013

Parameterization of atmosphere–surface exchange of CO <sub>2</sub> over sea ice

2013· preprint· en· W4211114266 sur OpenAlexafffund
Lise Lotte Sørensen, Bente Thoft Jensen, Ronnie N. Glud, Daniel F. McGinnis, Mikael K. Sejr, J. Sievers, D. H. Søgaard, Jean‐Louis Tison, Søren Rysgaard

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesForsknings- og InnovationsstyrelsenDanmarks Tekniske UniversitetKommissionen for Videnskabelige Undersøgelser i GrønlandCanada Excellence Research Chairs, Government of CanadaComisión de Investigaciones CientíficasDanish Agency for Science and Higher EducationDeutsches KrebsforschungszentrumNational Research FoundationNordisk MinisterrådDanmarks Grundforskningsfond
Mots-clésSea iceBrineAtmospheric sciencesSea ice thicknessFlux (metallurgy)Atmosphere (unit)SnowSea ice growth processesEnvironmental scienceCarbon dioxideArctic ice packClimatologyChemistryGeologyMeteorologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. We apply a flux parameterisation commonly used over terrestrial areas for calculation of CO2 fluxes over sea ice surfaces. The parameterisation is based on resistance analogy, and is evaluated and tested on data from seasonal fast sea ice, and the different variables influencing the exchange of CO2 between the atmosphere and ice are investigated. We found the flux to be small during the late winter with fluxes in both directions. Not surprisingly we find that the resistance across the surface controls the fluxes and detailed knowledge of the brine volume and carbon chemistry within the brines as well as knowledge of snow cover and carbon chemistry in the ice are essential to estimate the partial pressure of pCO2 and CO2 flux. Further investigations of surface structure and snow cover and driving parameters like heat flux, radiation, ice temperature and brine processes are required to adequately parameterize the surface resistance.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,202 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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