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Enregistrement W4213069010 · doi:10.5194/tc-16-533-2022

A new state-dependent parameterization for the free drift of sea ice

2022· article· en· W4213069010 sur OpenAlexafffund
Charles Brunette, Bruno Tremblay, R. Newton

Notice bibliographique

Revue˜The œcryosphere · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesEnvironment and Climate Change CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMarine Environmental Observation Prediction and Response Network
Mots-clésBuoySea iceWind speedGeologyDrift iceForcing (mathematics)ClimatologySea ice concentrationEnvironmental scienceSea ice thicknessGeodesyMeteorologyAtmospheric sciencesArctic ice packOceanographyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Free-drift estimates of sea ice motion are necessary to produce a seamless observational record combining buoy and satellite-derived sea ice motion vectors. We develop a new parameterization for the free drift of sea ice based on wind forcing, wind turning angle, sea ice state variables (thickness and concentration), and estimates of the ocean currents. Given the fact that the spatial distribution of the wind–ice–ocean transfer coefficient has a similar structure to that of the spatial distribution of sea ice thickness, we take the standard free-drift equation and introduce a wind–ice–ocean transfer coefficient that scales linearly with ice thickness. Results show a mean bias error of −0.5 cm s −1 (low-speed bias) and a root-mean-square error of 5.1 cm s −1 , considering daily buoy drift data as truth. This represents a 35 % reduction of the error on drift speed compared to the free-drift estimates used in the Polar Pathfinder dataset (Tschudi et al., 2019b). The thickness-dependent transfer coefficient provides an improved seasonality and long-term trend of the sea ice drift speed, with a minimum (maximum) drift speed in May (October), compared to July (January) for the constant transfer coefficient parameterizations which simply follow the peak in mean surface wind stresses. Over the 1979–2019 period, the trend in sea ice drift in this new model is +0.45 cm s −1 per decade compared with +0.39 cm s −1 per decade from the buoy observations, whereas there is essentially no trend in a free-drift parameterization with a constant transfer coefficient (−0.09 cm s −1 per decade) or the Polar Pathfinder free-drift input data (−0.01 cm s −1 per decade). The optimal wind turning angle obtained from a least-squares fitting is 25 ∘ , resulting in a mean error and a root-mean-square error of +3 and 42 ∘ on the direction of the drift, respectively. The ocean current estimates obtained from the minimization procedure resolve key large-scale features such as the Beaufort Gyre and Transpolar Drift Stream and are in good agreement with ocean state estimates from the ECCO, GLORYS, and PIOMAS ice–ocean reanalyses, as well as geostrophic currents from dynamical ocean topography, with a root-mean-square difference of 2.4, 2.9, 2.6, and 3.8 cm s −1 , respectively. Finally, a repeat of the analysis on two sub-sections of the time series (pre- and post-2000) clearly shows the acceleration of the Beaufort Gyre (particularly along the Alaskan coastline) and an expansion of the gyre in the post-2000s, concurrent with a thinning of the sea ice cover and the observed acceleration of the ice drift speed and ocean currents. This new dataset is publicly available for complementing merged observation-based sea ice drift datasets that include satellite and buoy drift records.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,190 · 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

Citations15
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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