A new state-dependent parameterization for the free drift of sea ice
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».